Hétérophilicité

Analytique prédictive avec des données en réseau sous R

María Óskarsdóttir, Ph.D.

Post-doctoral researcher

Hétérophilicité

4 arêtes inter-étiquettes

11 arêtes inter-étiquettes

Analytique prédictive avec des données en réseau sous R

Hétérophilicité

Connectivité entre nœuds d'étiquettes différentes comparée à celle attendue pour une configuration aléatoire du réseau

  • Nombre attendu d'arêtes inter-étiquettes $=n_w n_g p$
  • Exemple :
    • Réseau avec 9 nœuds blancs, 6 nœuds verts, 21 arêtes et une connectance $p=0.2$
    • Nombre attendu d'arêtes inter-étiquettes : 11 ($=9\cdot 6\cdot p$)
  • L'hétérophilicité égale le nombre réel d'arêtes inter-étiquettes divisé par le nombre attendu
    • $H=\frac{\textrm{nombre d'arêtes inter-étiquettes}}{\textrm{nombre attendu d'arêtes inter-étiquettes}}$
Analytique prédictive avec des données en réseau sous R

Hétérophilicité

15 arêtes inter-étiquettes

  • $H=15/11=1.39$

11 arêtes inter-étiquettes

  • $H=11/11=1.02$
Analytique prédictive avec des données en réseau sous R

Types d'hétérophilicité

Trois scénarios

  1. $H>1 \Rightarrow$ Hétérophile
  2. $H\simeq 1\Rightarrow$ Aléatoire
  3. $H<1\Rightarrow$ Hétérophobe

$H=1.39$

$H=1.02$

$H=0.37$

Analytique prédictive avec des données en réseau sous R

Hétérophilicité dans le réseau de data scientists

p<-2*19/(10*9)
m_rp<-6*4*p

H_rp<-edge_rp/m_rp

H_rp

0.3947368
Analytique prédictive avec des données en réseau sous R

Passons à la pratique !

Analytique prédictive avec des données en réseau sous R

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