Utilisateur:Ninaloufresnil/Modélisation des Réseaux (M1 SIREN, 2022)/Activité E
Mon réseau
modifierJe reprend le graphique diapo 24 en enlevant le g et le h :
Mon nom complet Nina-Lou Fresnil : la première lettre qui apparaît est le a et la dernière le e. Donc a pour L1 et e pour L2. Je supprime un des liens sortants de L2 et je rajoute un lien vers le noeud L2.
Ce qui donne ce réseau :
Composantes
modifierI. Ensemble du réseau est une composante fortement connexe
II. Le noeud le plus central du graph est le L1 car il possède 4 voisins. f est le noeud le moins central car il possède deux voisins Les noeuds b,d,c,L2 possèdent eux trois voisins.
Vecteur Propre et Page rank
modifierI. Matrice pour le calcul de la centralité de vecteur propre par multiplication matricielle
A matrice des noeuds sortants origine-direction :
L1 | b | c | d | L2 | f | |
---|---|---|---|---|---|---|
L1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 |
b | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 |
c | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
d | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 |
L2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
f | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
matrice A =
Pour construire la matrice M, je divise ma matrice A par le nombre de noeuds sortants
matrice M
Ma matrice transposée de M :
matrice MT= T
II. Calculez une itération de PageRank avec s =0,9
J'initialise avec 1 le vecteur de matière pour le calcul de la centralité de vecteur propre en la partageant également entre tous les nœuds :
V0=
Itération pour tous les noeud s de l'algorithme pour le calcul de la centralité de vecteur propre
MT * V0 = * =
Le total fait 6. On mutliplie la matière de chaque noeud par s=0,9 puis on la partage par 1-s=0,1
*0,9 + = + = Ce qui donne 6 comme matière totale
Graphe de blocs
modifierGraphe de blocs H1 :
Graphe de bloc H2 :