Календарь

Май 2024

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

   |  →

Сообщество и его граф

12:10, 13.01.2014  all_rnd

Нашел такой вот сервис любопытный: Карта френдов. Ну вот что он выдает по нашему сообществу:

Статистика для пользователя rostov_don на lj:


  • Количество узлов в сети (друзей): 977
  • Количество ребёр (связей типа "А читает Б"): 6377
  • Узел с наивысшей мерой betweenness (через него проходит больше всего кратчайших путей в сети): all_rnd
  • Ребро с наивысшей мерой betweenness (самое связующее) проходит между узлами: all_rnd и emoross_61
  • Количество сообществ в сети: 9
  • Количество связей для каждого узла в максимальном ядре сети: 18

Эти и другие данные в визуальном представлении


А что, если удалить из сети самого/саму rostov_don? Получится что-то такое:


  • Количество узлов в сети (друзей): 976
  • Количество ребёр (связей типа "А читает Б"): 5401
  • Узел с наивысшей мерой betweenness (через него проходит больше всего кратчайших путей в сети): all_rnd
  • Ребро с наивысшей мерой betweenness (самая связующее) проходит между узлами: all_rnd и emoross_61
  • Количество сообществ в сети: 267
  • Количество связей для каждого узла в максимальном ядре сети: 17


Визуализация социальной сети с учётом rostov_don



По клику доступны полномасштабные изображения





Сообщества в сети (алгоритм Spinglass):





Максимальное ядро сети:





10% узлов с наибольшим количеством входящих связей (кого больше всего читают):





Дендрограмма (дерево связей между узлами, алгоритм Walktrap). Можно увидеть, кто к кому ближе, анализировать сообщества, вложенные одно в другое:




Визуализация социальной сети без учёта rostov_don



По клику доступны полномасштабные изображения





Сообщества в сети (алгоритм Infomap):





Максимальное ядро сети:





10% узлов с наибольшим количеством входящих связей (кого больше всего читают):





Дендрограмма (дерево связей между узлами, алгоритм Walktrap). Можно увидеть, кто к кому ближе, анализировать сообщества, вложенные одно в другое:




А как можно интерпретировать эти, безусловно любопытные, данные?

Не нравится
Нравится
источник: http://rostov-don.livejournal.com/3121515.html     рейтинг: 0  

Городской Блог