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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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Python, Java, AI/ML, Vim, Web, CS 이론 등 소프트웨어 개발 및 엔지니어링 기록
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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 ...
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networkx - clique, max independent set
What is Clique? clique는 maximal complete subgraph(모든 node pair 간에 edge가 있는 subgraph)라고 생각하시면 됩니다. ㅇ 가령, 노드 A, B, C가 있을 때, 서로 모두 연결되어 있다면(...
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What is eigen vector, value?
Eigen Value and Vector: 분명히 학부 때 배웠던 것입니다만. 제 기억이 맞다면, 2008년(아 너무 먼 옛날이다)에 학교 "선형 대수학(Linear algebra)"에 분명히 배웠던 기억이 있습니다. 물론 아주 엄청나게 예전이고...
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python - jupyter notebook web browser 변경하기.
intro. 저는 맥북을 쓰고 있습니다. 그래서 기본 브라우저는 보통 safari로 설정되어 있죠. 저한테는 크롬이 주 웹 브라우저이고, 따라서 그냥 jupyter notebook은 safari에서 굴러가도록 하는 것이 필요에 따라서는 더 편할 ...
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python - jupyter notebook 에서 magic command로 memory, time 성능 체크하기.
를 을 이용한 성능체크. 기본적으로 비슷한 두 코드의 성능을 비교할 때는 '시간'과 '리소스(메모리) 사용량'만 보면 됩니다. 그리고 jupyter notebook에서 이는 magic command 인 를 이용해서, 와 로 처리할 수 있죠. 또한...
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python - jupyter notebook theme 변경하기.
우선 세부적으로 설정을 바꾸고 싶으신 분들은 jupyter notebook 커스토마이징하기.라는, 제가 전에 쓴 글을 봐주시면 됩니다. 하지만, 가능하면 하나하나씩 설정을 바꾸지 마시고, 테마로 한번에 뜯어고치시는 것이 유지보수 측면에서 훨씬 좋...
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python - networkx - `G.neighbors(n1)` is slower.
Graph에서 Node간의 연결성을 확인하기 위해서는, AtlasView로 접근하는 것이 훨씬 빠르다. 대상을 그래프로 관리하고 있을 때, 많이 활용하게 되는 것으로는, 과 가 연결되어 있는가 연결되어 있지 않은가? 입니다. 같은 말이지만 "이 ...
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networkx - Node Connectivity.
networkx - approximation for NODE connectivity Graph는 기본적으로 빠르게 처리하는 것이 어렵습니다. 테이블과 같은 형태라면, 비교적 어느 정도 병렬적으로 처리할 수 있는데(서로 데이터가 독립적이기 때문),...
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networkx - K-components.
K - component. 는 graph 가 있을 때, 모든 node의 local node connectivity가 최소한 k인, maximal subgraph를 말한다("maximal"은 "만들 수 있는 최대의 그래프"라고 해석하면 될텐데, s...
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psutil을 사용해서 python의 CPU, RAM의 사용량을 확인하자.
intro. 코딩을 어느 정도 하다보면, "코드 자체를 생산하는 것"은 꽤 쉬운 일이라는 생각이 들때가 있습니다. 그 즈음에 드는 생각은 "어떻게 해야 더 효율적이고 빠른 코드를 만들 수 있을까?"죠. 원론적으로 이를 해결하기 위해서는, 프로그래...