Conceito de projeção

Análise de Redes Intermediária em Python

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

Projeção

  • Útil para investigar relações entre nós de uma partição
    • Condicionadas às conexões com os nós da outra partição
Análise de Redes Intermediária em Python

Projeção

  • Representação unipartida de conectividade bipartida

Representação unipartida de conectividade bipartida

Análise de Redes Intermediária em Python

Projeção

  • Representação unipartida de conectividade bipartida

Representação unipartida de conectividade bipartida

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Projeção

  • Representação unipartida de conectividade bipartida

Representação unipartida de conectividade bipartida

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Projeção

  • Representação unipartida de conectividade bipartida

Representação unipartida de conectividade bipartida

Análise de Redes Intermediária em Python

Grafos em disco

  • Listas de arestas planas
  • Arquivos CSV: nodelist + metadados, edgelist + metadados
Análise de Redes Intermediária em Python

Lendo dados de rede

import networkx as nx
G = nx.read_edgelist('american-revolution.txt')

list(G.edges(data=True))[0:5]

[('Parkman.Elias', 'LondonEnemies', {'weight': 1}),
 ('Parkman.Elias', 'NorthCaucus', {'weight': 1}),
 ('Inglish.Alexander', 'StAndrewsLodge', {'weight': 1}),
 ('NorthCaucus', 'Chadwell.Mr', {'weight': 1}),
 ('NorthCaucus', 'Pearce.IsaacJun', {'weight': 1})]
  • Arquivo de texto
    Barrett.Samuel LondonEnemies {'weight': 1}
Barrett.Samuel StAndrewsLodge {'weight': 1}
Marshall.Thomas LondonEnemies {'weight': 1}
Eaton.Joseph TeaParty {'weight': 1}
Bass.Henry LondonEnemies {'weight': 1}
Análise de Redes Intermediária em Python

Projeção bipartida

list(G.nodes())

['product2', 'customer3', 'customer1', 'product3',  
    'customer2', 'product1']

list(G.edges())

[('product2', 'customer1'),
 ('product2', 'customer2'),
 ('customer3', ‘product1')]
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Projeção bipartida

cust_nodes = [n for n in G.nodes() if G.nodes[n]
                  ['bipartite'] == 'customers']
cust_nodes

['customer3', 'customer1', 'customer2']
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Projeção bipartida

G_cust = nx.bipartite.projected_graph(G, cust_nodes)
list(G_cust.nodes())

['customer1', 'customer3', 'customer2']

list(G_cust.edges())

[('customer1', 'customer2')]
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Centralidade de grau

  • Relembre a centralidade de grau $$\frac{\text{número de vizinhos}}{\text{número de possíveis vizinhos}}$$
  • Denominador: número de nós na partição oposta
Análise de Redes Intermediária em Python

Centralidade de grau bipartida

nx.bipartite.degree_centrality(G, cust_nodes)

{'customer1': 0.3333333333333333,
 'customer2': 0.3333333333333333,
 'customer3': 0.3333333333333333,
 'product1': 0.3333333333333333,
 'product2': 0.6666666666666666,
 'product3': 0.0}
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Centralidade de grau bipartida

nx.degree_centrality(G)

{'customer1': 0.2,
 'customer2': 0.2,
 'customer3': 0.2,
 'product1': 0.2,
 'product2': 0.4,
 'product3': 0.0}
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Vamos praticar!

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