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Intermediate
4h

使用 Python 进行复杂网络分析入门

复杂网络是一种强大的数据结构,能够建模多种复杂的数据关系,例如社交媒体互动、生态系统、能源系统和金融信息。 在本课程中,你将学习复杂网络的基本理论以及常用的分析指标。随后,你将掌握如何使用 NetworkX——目前最流行的 Python 复杂网络分析库——创建复杂网络、可视化网络结构,并计算其分析指标。最后,你还将了解复杂网络的一些高级应用,例如基于复杂网络的机器学习方法以及网络嵌入表示的生成。 完成本课程后,你将对复杂网络有基本的理解,并学会如何在实际应用中使用 Python 构建和分析复杂网络。借助这些知识,你可以开展更深入的分析,从新的视角审视数据,从而提升你的数据分析能力。

8 Lessons
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使用 Python 进行复杂网络分析入门
复杂网络是一种强大的数据结构,能够建模多种复杂的数据关系,例如社交媒体互动、生态系统、能源系统和金融信息。 在本课程中,你将学习复杂网络的基本理论以及常用的分析指标。随后,你将掌握如何使用 NetworkX——目前最流行的 Python 复杂网络分析库——创建复杂网络、可视化网络结构,并计算其分析...

WHAT YOU'LL LEARN

对复杂网络的理解及其使用Python进行分析

Content

8 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges

图论与复杂网络导论
  1. 1

    课程简介

  2. 2

    什么是图?

  3. 3

    基本图类型

  4. 4

    复杂图类型

  5. 5

    随机图

  6. 6

    复杂性与复杂网络

图论与复杂网络中的Python应用
  1. 1

    网络数据表示

  2. 2

    NetworkX 概述

  3. 3

    使用 NetworkX 保存和绘制网络

  4. 4

    测验:Python中的图与复杂网络

复杂网络测量
  1. 1

    什么是中心性?

  2. 2

    度中心性

  3. 3

    特征向量中心性

  4. 4

    Katz中心性

  5. 5

    PageRank 算法

  6. 6

    接近中心性

  7. 7

    介数中心性

  8. 8

    聚类系数

  9. 9

    测验:复杂网络测量

随机图与复杂网络模型
  1. 1

    小世界网络

  2. 2

    无标度网络

复杂网络中的社区检测
  1. 1

    社区定义

  2. 2

    Louvain 算法

  3. 3

    sknet 包简介

  4. 4

    粒子竞争算法

复杂网络中的相似性
  1. 1

    相似性与等价性

  2. 2

    使用相似性进行链接预测

复杂网络嵌入
  1. 1

    嵌入与随机游走

  2. 2

    DeepWalk 算法

  3. 3

    Node2Vec 算法

  4. 4

    Graph2Vec 算法

总结
  1. 1

    结论

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Course Author:Anonymous User

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