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networkx - group betweenness centrality
centrality - group betweenness centrality node betweenness centrality는 "그래프의 모든 node pair 간의 shortest path 중에서 node 을 지나는 최단거리의 비율"을 말하죠....
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scipy - matrix exponential
matrix exponential: scipy.linalg.expm(A) matrix exponential은 square matrix에 exponential function을 적용하여 도출된 matrix를 말하며, 일반적으로 생각하는 와 동일합니...
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networkx - communicability
What is communicability? networkx documentation에 작성된 의미에 따르면, 다음과 같습니다. The communicability between pairs of nodes in G is the sum of clo...
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networkx - current flow betwenness centrality.
current flow betweenness centrality. 이전에, closeness centrality를 이야기할 때도, 라는 이름으로, 측정한 것이 있었죠. betwenness centrality도 마찬가지로, 전류 모형을 적용하여, ...
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networkx - centrality - betweenness centrality
는 "G의 모든 node pair의 최단 거리에, node V가 얼마나 많이 포함되는지를 비율로 표현하여, node V가 전체 그래프의 흐름에 얼마나 영향을 미치는지"를 측정하는 지표입니다. 즉, 계산 방법은 다음처럼 간단하죠 1) 모든 node...
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networkx - centrality - edge betweennss centrality
edge betweennss centrality "edge betwenness centrality"는 node betweenness centrality와 유사한데, "node"를 shortest path의 비율을 계산하는 것이 아니라, edge를...
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networkx - centrality - information centrality
Information Centrality 는 "Current Flow Closeness Centrality"라고도 부릅니다. 여기서 "Current"는 "전류"를 가리키죠. 즉 "전류 흐름에 근거한 근접 중심성 분석"이라는 말이 되죠. 흔히들 네...
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networkx - Line Graph.
What is Line Graph? Line Graph는 그냥 "Node를 Edge로 Edge를 Node로 변형한 그래프를 말합니다". 가령, edge들이 로 존재하는 그래프(Node: 0, 1)의 Line Graph는 로, edge가 하나뿐인 ...
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Check path where it is file or directory?
path가 file인지 director인지 확인합시다 보통, python에서 해당 경로에 위치한 path를 모두 읽고, file인지, path인지에 따라서 다른 제어를 해야 한다고 합시다. 가령, 폴더인 경우는 recursive하게 다시 해당 폴...
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networkx - closeness centrality
Centrality - Closeness Centrality closeness centrality는 흔히, "근접 중심성"이라고 말하는데, "어떤 Node A에서 다른 모든 노드(reachable nodes)에 도달하기 위한 최단거리의 길이(sh...
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networkx - centrality - Katz centrality
Katz Centrality는 Network 내 Node의 중심성(centrality)를 측정하기 위한 방법 중 하나입니다. 다른 centrality measure들과는 다르게, node pair간의 path를 고려하여 영향력을 측정합니다. 가령...
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scipy - Solve a linear matrix equation
간단한 선형 방정식 풀기. 간단한 선형방정식()을 풉니다. 단, a는 diagonal matrix(rectangular matrix)여야 하죠. 를 사용해야 하죠.
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networkx - centrality - Eigenvector centrality
Eigenvector centrality는 일반적으로 네트워크 내 노드들의 영향력을 측정하기 위해 사용되는데, 직접적인 영향력만을 반영하며, 노드간의 차이를 구별하지 않는 degree cetrality와 다르게, "중요한 노드(네트워크 내에서 영...
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networkx - link prediction - CN, RA with cluster info.
line summary 각 node가 어떤 community에 속하는지를 고려하여 CN(Common neighbor)와 RA(Resource Allocation Index)를 보정함. 2012년 프로시딩에서 발표했던 논문인 Using commun...
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networkx - clique, max independent set
Average clustering coefficient of Graph. background local clustering of each node 는 각 노드에 대한 clustering(밀집도)를 말하며, 해당 노드 이웃들과 구성할 수 있는 모든...
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networkx - centrality - Degree
networkx - Degree Centrality. 는 각 node에 직접 연결된 node의 수를 말한다. 아주 단순히 봤을 때, 이 값이 클수록 해당 노드가 그래프에서 가지는 직접적인 영향력이 큰 것은 자명하며, 이 값을 중심으로 node의 ...