« Modélisation des Réseaux (M1 SIREN, 2021)/Activité D » : différence entre les versions
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=== Quoi faire de
# Pour les degrés sortant et entrant, faites un tableau et un graphique pour la distribution de chacun.
# Les degrés sortant et entrant des nœuds sont corrélés positivement ou négativement ?
Considérez les réseau en tant que non-orienté (i.e. ignorez l'orientation des ses liens) et:
# Faites un tableau et un graphique pour la corrélation de voisins entre degré et degré.
# A partir de cela, pouvez-vous dire que votre réseau est assortatif ou dissortatif?
# Calculez le coefficient de clustering (transitivité) pour les nœuds.
# Faites le tableau pour la corrélation combiné entre degré et coefficient de clustering
# Si possible, choisissez un nœud à coefficient de clustering plus petit que 1. Trouvez le plus petit ensemble de liens que vous pouvez ajouter dans votre réseau pour que ce nœud aie un coefficient de clustering égal à 1.
# Si possible, choisissez un nœud à coefficient de clustering égal à 1. Trouvez le plus grand ensemble de liens que vous pouvez retirer du réseau sans modifier ni le nombre de voisins ni le coefficient de clustering de ce nœud.
# Sans les calculer explicitement, quels nœuds du réseau pensez-vous avoir la plus grande et plus petite proximité ? Et pour l'intermédiarité ? Justifiez.
=== Notes ===
Pour la corrélation combiné entre propriétés P1 et P2 (e.g. degré et clustering) :
# Pour chaque valeur <math>x</math> de P1 entre les nœuds du graphe :
## Prenez tous les nœuds ayant P1 égal a <math>x</math>.
## Créez une liste <math>Y</math> des valeurs de P2 pour ces nœuds.
## Calculez la moyenne <math>\widehat{y}</math> des valeurs dans <math>Y</math>.
## Ajoutez le point <math>(x, \bar{y})</math> au tableau et au graphe.
Pour la corrélation de voisins entre deux propriétés P1 et P2 (e.g. degré et degré) :
# Pour chaque valeur <math>x</math> de P1 entre les nœuds du graphe:
## Prenez tous les nœuds ayant P1 égal a <math>x</math>.
## Pour chacun de ces nœuds :
### Calculez la moyenne <math>\bar{y}^v</math> des valeurs de P2 entre les voisins du nœud.
## Créez une liste <math>Y</math> des valeurs de <math>\bar{y}^v</math> pour ces nœuds.
## Calculez la moyenne <math>\bar{\bar{y}}</math> des valeurs de <math>\bar{y}^v</math>
# Ajoutez le point <math>(x, \bar{\bar{y}})</math> au tableau et au graphe.
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