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networkx - second order centrality
reference networkx.algorithms.centrality.secondordercentrality
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한국 힙합씬 피쳐링 네트워크 분석 - 2편 - Data Collection Wisely
한국 힙합씬 피쳐링 네트워크 분석. 저는 대상/현상을 네트워크로 모델링하고 네트워크 적인 분석 법을 사용하여 대상 네트워크를 분석하는 일을 주로 수행합니다. 그리고, 그러다보니, 세상의 많은 현상들을 결국 "네트워크"적으로 바라보게 되죠. 동시에...
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한국 힙합씬 피쳐링 네트워크 분석 - 3편 - Data Analysis
한국 힙합씬 피쳐링 네트워크 분석. 저는 대상/현상을 네트워크로 모델링하고 네트워크 적인 분석 법을 사용하여 대상 네트워크를 분석하는 일을 주로 수행합니다. 그리고, 그러다보니, 세상의 많은 현상들을 결국 "네트워크"적으로 바라보게 되죠. 동시에...
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한국 힙합씬 피쳐링 네트워크 분석 - 1 ~ 3편.
저는 대상/현상을 네트워크로 모델링하고 네트워크 적인 분석 법을 사용하여 대상 네트워크를 분석하는 일을 주로 수행합니다. 그리고, 그러다보니, 세상의 많은 현상들을 결국 "네트워크"적으로 바라보게 되죠. 동시에 저는, 한국 힙합의 오랜 팬이기도 ...
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networkx에서 MultiGraph에 대해 Centrality 계산하기.
networkx - MultiGraph에 대해서 Centrality 계산하기 networkx에서는 Graph를 총 4가지 방법으로 표현할 수 있습니다. 방향성(Directionality) 그리고 Multiple-Edge에 따라서 2개로 나누어 ,...
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python - networkx - weighted centrality with lambda function
networkx - centrality with weight 어떤 대상/현상을 네트워크로 모델링한 뒤, 보통 "그래서 가장 중요한 Node/Edge가 무엇인가?"를 찾는 작업을 많이 합니다. 이 작업을 보통 Centrality 분석 이라고 하죠....
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python - networkx - centrality with wrong weight name.
networkx - centrality with weight network에서 중요한 Node를 추출하기 위하여, centrality를 분석합니다. 보통은 Network 상에서 node간의 거리를 활용하여 이 centrality를 계산하게 되죠....
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python - networkx - Don't use subgraph too much
networkx - Subgraph. networkx에서 어떤 현상을 Graph로 모델링한 다음, 어떤 부분만 특정하게 보고 싶을 때가 있습니다. 가령, "특정 노드들"만 포함되거나, "특정 Edge들"만 포함되거나, 하는 식으로 보고 싶을 때가...
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python - networkx - incremental_closeness_centrality
networkx - closeness centrality network에서 closeness centrality는 "노드 u에서 다른 모든 노드들까지의 거리의 합의 역수"를 말합니다. 즉, closeness centrality가 높으면, 다른 모...
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python - networkx - centrality with weight
network에서 centrality를 계산할 때, 기본적으로는 edge의 weight를 모두 1로 가정합니다. 이럴 때는 상관없지만, weight 값에 따라서, centrality가 달라질 때, 그냥 아무 생각없이 weight를 그대로 넘겨주지...
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PaperSummary - About Structural Hole vs. bewteennss centrality.
Structual Hole vs. bet centrality. structural hole은 이른바 "구조적 구멍"이라고 많이 말해지는데요, 어떤 네트워크 내에서 서로 다른 두 클러스터의 중간에서, 중간자로서의 역할을 하게 될 경우, 해당 노드는...
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networkx - voterank
2-line summary 알고리즘은, 가령 influencer들을 통해 네트워크를 최대한 많이 커버하려고 할 때, 서로 겹치지 않게 influencer들을 선택하려면 어떻게 하는 것이 제일 좋은가? 를 보여준 알고리즘. 그냥 "이웃들에게 반복적...
machine-learning
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PaperSummary - Identifying a set of influential spreaders in complex networks
2-line summary 알고리즘은, 가령 influencer들을 통해 모든 네트워크를 커버하려고 할 때, 서로 겹치지 않게 하려면 어떻게 하는 것이 제일 좋은가? 를 보여준 알고리즘. 그냥 "이웃들에게 투표를 하는 알고리즘"이며, 선택되고 나...
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networkx - Link Analysis - HITS(Hyperlink-Induced Topic Search)
line summary HITS는 webpage들은 hub(포탈 사이트), authoriy(파워블로그)로 구분할 수 있다는 가정하에서, 각 페이지별로, 이 값을 계산하면서 상호 재귀 방식(mutual recursion)으로 값을 계산한다. 모든 ...
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networkx - Link Analysis - PageRank
2-line summary for PageRank pagerank는 "(web)Page의 순위(Rank)를 매기는 방법"을 말하며, page를 노드로 in-link, out-link를 edge로 고려하여 그래프를 만들고, 그래프에 기반해 node...
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networkx - centrality - local, global reaching centrality.
centrality - local reaching centrality. "local reaching centrality"는 말 그대로, "접근가능성"을 활용하여, node의 중심성을 평가합니다. node 의 local reaching centra...