डायडिसिटी

R में नेटवर्क्ड डेटा का उपयोग करके Predictive Analytics

María Óskarsdóttir, Ph.D.

Post-doctoral researcher

डायडिसिटी

हरे नोड्स के बीच 7 एजेस

हरे नोड्स के बीच 3 एजेस

R में नेटवर्क्ड डेटा का उपयोग करके Predictive Analytics

डायडिसिटी

नेटवर्क के रैंडम कॉन्फिगरेशन की तुलना में एक जैसे लेबल वाले नोड्स के बीच कनेक्टेडनेस.

  • एक जैसे लेबल वाली एजेस की अपेक्षित संख्या: ${{n_g}\choose{2}} \cdot p= \frac{n_g(n_g-1)}{2}\cdot p$
  • उदाहरण:
    • 9 white नोड्स, 6 green नोड्स, 21 एजेस, और कनेक्टेंस $p=0.2$ वाला नेटवर्क
    • दो green नोड्स को जोड़ने वाली एजेस की अपेक्षित संख्या 3 है ($=\frac{6 \cdot 5 \cdot p}{2}$)
  • डायडिसिटी = वास्तविक एक जैसे लेबल वाली एजेस ÷ अपेक्षित एक जैसे लेबल वाली एजेस
    • $D=\frac{\textrm{number of same label edges}}{\textrm{expected number of same label edges}}$
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डायडिसिटी

हरे नोड्स के बीच 7 एजेस

  • $D=7/3=2.33$

हरे नोड्स के बीच 3 एजेस

  • $D=3/3=1$
R में नेटवर्क्ड डेटा का उपयोग करके Predictive Analytics

डायडिसिटी के प्रकार

तीन परिदृश्य

  1. $D>1 \Rightarrow$ डायडिक
  2. $D\simeq 1\Rightarrow$ रैंडम
  3. $D<1\Rightarrow$ एंटी-डायडिक

$D=2.33$

$D=1$

$D=0$

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डेटा साइंटिस्ट्स के नेटवर्क में डायडिसिटी

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
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