Telegram Group & Telegram Channel
Новые разработки в сетевом анализе от Вышки 🤫
Одним из фундаментальных вопросов в сетевом анализе является поиск наиболее важных вершин в графе. Слово «важность» имеет широкий спектр значений, что приводит к множеству различных определений центральности (сегодня их уже больше, чем 4 сотни!) — об этой проблеме рассказывал на нашем семинаре Сергей Швыдун.

Например, одни узлы могут быть важны, потому что у них много прямых связей, а другие — потому что они соединяют разные части сети, прямо как мосты (в терминах социально-сетевого анализа таких акторов называют брокерами). Представьте: в компании друзей один может быть самым популярным (у него высокая степень центральности), а другой — тем, кто знакомит между собой разные компании (у него высокая посредническая центральность). Меры центральности помогают понять не только, кто наиболее важный, но и почему он занимает это положение. Классическими принято считать степенную центральность (degree centrality), центральность по посредничеству (betweenness centrality), центральность по близости (closeness centrality) и центральность по собственному вектору (eigenvector centrality). Меры центральности позволяют определять наиболее релевантные страницы при поисковом запросе, выявлять самых цитируемых исследователей или искать злостных распространителей вируса в период эпидемии.

Новые подходы к ранжированию вершин были разработаны и в нашем университете (командой Алескерова Ф.Т. и его коллег) – они отличаются от всех существующих подходов тем, что учитывают параметры (или атрибуты) вершин. О важности учета параметров вершин писал еще М. Ньюман в ставшей уже фундаментальной книге «Networks: An Introduction». LRIC (Long-Range Interaction Centrality), SRIC (Short-Range Interaction Centrality), Bundle Index, Pivotal Index – все эти меры центральности позволяют по-новому взглянуть на положение узлов в сети. Изучение свойств новых индексов центральности – важнейшая задача, позволяющая сделать определенный вклад в популяризацию индексов для их дальнейшего применения в различных областях.

Приходите на наш семинар 3 марта, чтобы послушать про новые меры центральности (Bundle Index, Pivotal Index) и их свойства!



group-telegram.com/anrlab/818
Create:
Last Update:

Новые разработки в сетевом анализе от Вышки 🤫
Одним из фундаментальных вопросов в сетевом анализе является поиск наиболее важных вершин в графе. Слово «важность» имеет широкий спектр значений, что приводит к множеству различных определений центральности (сегодня их уже больше, чем 4 сотни!) — об этой проблеме рассказывал на нашем семинаре Сергей Швыдун.

Например, одни узлы могут быть важны, потому что у них много прямых связей, а другие — потому что они соединяют разные части сети, прямо как мосты (в терминах социально-сетевого анализа таких акторов называют брокерами). Представьте: в компании друзей один может быть самым популярным (у него высокая степень центральности), а другой — тем, кто знакомит между собой разные компании (у него высокая посредническая центральность). Меры центральности помогают понять не только, кто наиболее важный, но и почему он занимает это положение. Классическими принято считать степенную центральность (degree centrality), центральность по посредничеству (betweenness centrality), центральность по близости (closeness centrality) и центральность по собственному вектору (eigenvector centrality). Меры центральности позволяют определять наиболее релевантные страницы при поисковом запросе, выявлять самых цитируемых исследователей или искать злостных распространителей вируса в период эпидемии.

Новые подходы к ранжированию вершин были разработаны и в нашем университете (командой Алескерова Ф.Т. и его коллег) – они отличаются от всех существующих подходов тем, что учитывают параметры (или атрибуты) вершин. О важности учета параметров вершин писал еще М. Ньюман в ставшей уже фундаментальной книге «Networks: An Introduction». LRIC (Long-Range Interaction Centrality), SRIC (Short-Range Interaction Centrality), Bundle Index, Pivotal Index – все эти меры центральности позволяют по-новому взглянуть на положение узлов в сети. Изучение свойств новых индексов центральности – важнейшая задача, позволяющая сделать определенный вклад в популяризацию индексов для их дальнейшего применения в различных областях.

Приходите на наш семинар 3 марта, чтобы послушать про новые меры центральности (Bundle Index, Pivotal Index) и их свойства!

BY Nodes and Links


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/anrlab/818

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries. "Someone posing as a Ukrainian citizen just joins the chat and starts spreading misinformation, or gathers data, like the location of shelters," Tsekhanovska said, noting how false messages have urged Ukrainians to turn off their phones at a specific time of night, citing cybersafety. As such, the SC would like to remind investors to always exercise caution when evaluating investment opportunities, especially those promising unrealistically high returns with little or no risk. Investors should also never deposit money into someone’s personal bank account if instructed. Telegram boasts 500 million users, who share information individually and in groups in relative security. But Telegram's use as a one-way broadcast channel — which followers can join but not reply to — means content from inauthentic accounts can easily reach large, captive and eager audiences.
from tw


Telegram Nodes and Links
FROM American