Thách thức của suy luận dựa trên mạng

Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R

María Óskarsdóttir, Ph.D.

Post-doctoral researcher

Thách thức đầu tiên

Chia dữ liệu!

set.seed(1001)
sampleVertices <- sample(1:10, 6, replace=FALSE)
plot(induced_subgraph(g, V(g)[sampleVertices]))
plot(induced_subgraph(g, V(g)[-sampleVertices]))

Chia nhỏ

Thách thức thứ hai

Các quan sát trong dữ liệu không độc lập và phân phối giống nhau (iid)

IID

Thách thức thứ ba

Collective Inference!

IID

Bộ phân loại láng giềng quan hệ xác suất

# probability churn (C)
(0.9 + 0.2 + 0.1 + 0.4 + 0.8) / 5

0.48

# probability non-churn (NC)
(0.1 + 0.8 + 0.9 + 0.6 + 0.2) / 5

0.52

Cùng luyện tập nào!

Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R