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University of Georgia, Network Data Analysis and Graphical Models 수업을 들으며 작성한 내용입니다. import numpy as npfrom PIL import Imagefrom matplotlib import transforms, pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoderfrom sklearn.model_selection import train_test_split%matplotlib inline# define plot common properties and color constantsplt.rcParams['font.family'] = 'serif'plt.rcParams['axes.li..

참고: Statistical Analysis of Network Datanetwork graph에서 유용한 정 찾는 분석 기법들을 소개하는 chapter!Introduction네트워크를 두 가지 주요 범주로 나눠 분석할 것!characterization of individual vertices and edges (e.g. 이 네트워크에서 가장 중요한 vertex는 무엇인가?)characterization of network cohesion (e.g. 이 네트워크에서 community는 어떻게 형성되는가?)위 두 범주는 local과 global의 구분과는 다른 개념, vertex level characteristic이 네트워크 전체를 요약하기도 하고 cohesion among vertices가 그래프 특정..

네트워크를 시각화하는 과정을 introduce!Introduction네트워크 분석에서 시각화는 오래 전부터 중요한 역할을 해왔음.예전엔 손으로 다 그렸지만 요즘엔 자동화됨. 그래도 여전히 challenges 존재 for at least 2 main reasons.동일한 시스템을 여러가지 방식으로 나타낼 수 있음2D 화면에 효과적으로 표현하기 쉽지 않음시각화 단계는 크게 다음 세 가지로 구분됨.collection of data from a system of interestcreation of network graph representation from the datarendering of the representation in the form of a visual imageCollecting Relatio..

Network analysis의 technical background를 위한 chapter! Background on Graphsbasic definitions and conceptsgraph G = (V, E)vertices (nodes) Vorder 정점의 수 Nv = |V|edges (links) Esize 간선의 수 Ne = |E|connectivityadjacency두 정점이 간선으로 연결되어 있는 경우두 간선이 공통의 정점 tail을 가지는 경우incident on정점과 간선이 연결되어 있는 경우그 개수를 degree dv모든 정점을 degree non-decreasing order로 나열하면 degree sequence모든 정점의 degree 더하면 해당 graph에 있는 간선의 개수의 두 ..

참고: Statistical Analysis of Network Data 이 책은 statistical analysis of network data 설명할 것! network science와 관련된 연구에서 사용되는 tasks and tools로 구성된 methological foundation을 소개하는 것이 목표.이 chpater은 network science를 birds-eye view로 소개할 것!Why Networks?network가 주로 다양한 형태의 graph를 사용하여 표현되기 때문에, 두 단어는 종종 혼용됨. 이 책에서는 일반적인 개념과 수학적 형식화 간의 구별을 강조하기 위해, network를 가장 일반적인 의미로 사용하고, 이를 나타내기 위한 수단을 network graph라고 칭할 ..