Tính dị ái

Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R

María Óskarsdóttir, Ph.D.

Post-doctoral researcher

Tính dị ái

4 cạnh khác nhãn

11 cạnh khác nhãn

Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R

Tính dị ái

Mức kết nối giữa các nút có nhãn khác nhau so với kỳ vọng ở cấu hình mạng ngẫu nhiên

  • Số cạnh khác nhãn kỳ vọng $=n_w n_g p$
  • Ví dụ:
    • Mạng có 9 nút trắng, 6 nút xanh lá, 21 cạnh và độ kết nối $p=0.2$
    • Số cạnh khác nhãn kỳ vọng là 11 ($=9\cdot 6\cdot p$)
  • Tính dị ái bằng số cạnh khác nhãn thực tế chia cho số cạnh khác nhãn kỳ vọng
    • $H=\frac{\textrm{số cạnh khác nhãn}}{\textrm{số cạnh khác nhãn kỳ vọng}}$
Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R

Tính dị ái

15 cạnh khác nhãn

  • $H=15/11=1.39$

11 cạnh khác nhãn

  • $H=11/11=1.02$
Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R

Các loại tính dị ái

Ba kịch bản

  1. $H>1 \Rightarrow$ Dị ái
  2. $H\simeq 1\Rightarrow$ Ngẫu nhiên
  3. $H<1\Rightarrow$ Dị sợ

$H=1.39$

$H=1.02$

$H=0.37$

Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R

Tính dị ái trong mạng lưới data scientist

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

H_rp<-edge_rp/m_rp
H_rp
0.3947368
Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R

Cùng luyện tập nào!

Phân tích dự đoán với dữ liệu mạng trong R

Preparing Video For Download...