Диадичность

Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R

María Óskarsdóttir, Ph.D.

Post-doctoral researcher

Диадичность

7 рёбер между зелёными узлами

3 ребра между зелёными узлами

Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R

Диадичность

Связность узлов с одинаковой меткой в сравнении с ожидаемой в случайной конфигурации сети

  • Ожидаемое число рёбер с одинаковой меткой: ${{n_g}\choose{2}} \cdot p= \frac{n_g(n_g-1)}{2}\cdot p$
  • Пример:
    • Сеть с 9 белыми узлами, 6 зелёными узлами, 21 ребром и связностью $p=0.2$
    • Ожидаемое число рёбер между двумя зелёными узлами равно 3 ($=\frac{6 \cdot 5 \cdot p}{2}$)
  • Диадичность — отношение фактического числа рёбер с одинаковой меткой к ожидаемому
    • $D=\frac{\textrm{number of same label edges}}{\textrm{expected number of same label edges}}$
Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R

Диадичность

7 рёбер между зелёными узлами

  • $D=7/3=2.33$

3 ребра между зелёными узлами

  • $D=3/3=1$
Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R

Типы диадичности

Три сценария

  1. $D>1 \Rightarrow$ Диадический
  2. $D\simeq 1\Rightarrow$ Случайный
  3. $D<1\Rightarrow$ Антидиадический

$D=2.33$

$D=1$

$D=0$

Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R

Диадичность в сети специалистов по данным

p <- 2 * 19 / (10 * 9)
expectedREdges <- 6 * 5 / 2 * p
expectedPEdges <- 4 * 3 / 2 * p

dyadicityR <- rEdges / expectedREdges dyadicityP <- pEdges / expectedPEdges
dyadicityR
1.578947
dyadicityP
1.973684
Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R

Давайте потренируемся!

Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R

Preparing Video For Download...