Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

Теорія мереж це галузь комп ютерних та мережевих наук яка є частиною теорії графів Вона застосовується у багатьох дисцип

Теорія мереж

Теорія мереж

Теорія мереж — це галузь комп'ютерних та мережевих наук, яка є частиною теорії графів. Вона застосовується у багатьох дисциплінах, включаючи статистичну фізику, фізику елементарних частинок, інформатику, біологію, економіку, дослідження операцій та соціологію. Мережева теорія має справу з вивченням графів як відображень або симетричних відносин, або, більш загально, асиметричних відносин між дискретними об'єктами. Застосування теорії включає логістичні мережі, WWW, Інтернет, генно-регуляторні, метаболічні, соціальні, епістемологічні та інші мережі (більше прикладів можна знайти у списку тем мережевої теорії).

Мережева оптимізація

Мережеві задачі — це ті задачі, що включають в себе знаходження оптимального рішення; вони є предметом «комбінаторної оптимізації». Прикладами таких задач є мережевий потік, задача «найкоротшого шляху» («shortest path»), транспортна задача, задачі перевантаження, розміщення, відповідності, про призначення, пакування та маршрутизації, а також аналіз критичного шляху та PERT (програма оцінки та техніки огляду).

Аналіз мереж

Аналіз соціальних мереж

Докладніше: Аналіз соціальних мереж

Аналіз соціальних мереж вивчає структуру взаємовідносин між соціальними суб'єктами. Цими суб'єктами часто є індивіди, але можуть бути також і групи, організації, держави, вебсайти, наукові публікації.

З 1970-х років, емпіричні дослідження мереж відіграють центральну роль у соціальній науці, — багато математичних та статистичних інструментів, що використовуються для вивчення мереж, були вперше розроблені саме в соціології. Серед інших застосувань, аналіз соціальних мереж використовується, щоб зрозуміти дифузії інновацій, новин і чуток. Окрім того, аналіз соціальних мереж використовується для вивчення явищ пов'язаних зі здоров'ям людини та поширення хвороб. Він також був застосований до вивчення ринків, а саме для вивчення ролі довіри у відносинах обміну та вивчення соціальних механізмів у встановленні ціни. За допомогою аналізу вивчають поповнення (рекрутизацію) політичних рухів та громадських організацій. Він також використовується для концептуалізації наукових розбіжностей і академічного престижу. Зовсім недавно, мережевий аналіз (і близький до нього «аналіз трафіку») почав широко застосовуватись у військовій розвідці, для розкриття повстанських мереж ієрархічних типів та так званих «безлідерних» повстань.

Аналіз біологічних мереж

З недавнім поширенням загальнодоступних біологічних даних з високою пропускною здатністю, аналіз [en] отримав значне зацікавлення. Тип аналізу в цьому контексті тісно пов'язаний з аналізом соціальних мереж, але більше фокусується на місцеві моделі в мережі. Наприклад, мережевими мотивами є невеликі «субграфи», що широко представлені в мережі. Крім того, активними мотивами є зразки в атрибутах вузлів і країв в мережі, які в надлишку представлені з урахуванням структури мережі.

Аналіз зв'язків

Аналіз зв'язків— це підмножина мережевого аналізу, що вивчає зв'язки між об'єктами. Прикладом може бути вивчення адрес підозрюваних і потерпілих, телефонних номерів, які вони набирали та фінансових операцій, до яких вони причетні протягом певного терміну, а також сімейних відносин між цими суб'єктами в рамках поліцейського розслідування. Саме аналіз зв'язків у таких випадках відіграє критичну роль (аналізується величезна кількість різнотипних об'єктів), адже часткова інформація не дає очевидних висновків, які можна зробити після проведення аналізу. Частково або повністю комп'ютеризованим аналізом зв'язків найчастіше користуються банки та страхові установи, для виявлення випадків шахрайства. Аналіз також застосовується телекомунікаційними операторами для телекомунікаційного мережевого аналізу, у медичній галузі в області епідеміології та фармакології, у слідчих діях правоохоронних органів, в пошукових системах для рейтингу відповідності (і навпаки, спамерами для пошукового спаму, і власниками бізнесу для пошукової оптимізації), а також скрізь, де повинні бути проаналізовані відносини між багатьма об'єктами.

Мережева надійність (стійкість)

Структурна стійкість мереж вивчається за допомогою теорії перколяції (просочування). Коли критична частка вузлів (або посилань) є віддаленою, мережа стає поділеною на невеликі відключені (від'єднанні) кластери. Це явище називається перколяцією і являє собою тип фазового переходу з критичними показниками («порядок-безладдя» тип).

Аналіз вебпосилань

Кілька пошукових вебалгоритмів ранжування використовують базовану на посиланнях метрику центральності (в тому числі Google's PageRank, Kleinberg's HITS алгоритм, CheiRank та TrustRank алгоритми). Аналіз посилань проводиться також в галузі науки інформаційних і комунікаційних наук, з метою зрозуміти і вміти вилучити необхідну інформацію з структури колекцій вебсторінок. Наприклад, аналіз може взаємопов'язаним між політичними вебсайтами або блогами. Інше використання — для класифікації сторінок відповідно до їх згадування в інших статтях.

Вимірювання центральності

Інформація про відносну важливість вузлів і ребер графу можна отримати через вимірювання центральності, що широко використовуються в таких дисциплінах, як соціологія. Наприклад, (центральність за впливовістю) використовує власні вектори матриці суміжності, що відповідає мережі, для визначення вузлів, що мають тенденцію до частого відвідування. Формально встановлені міри центральності це (центральність за степенем), (центральність за близькістю), (Центральність за посередництвом), (центральність за впливовістю) і (центральність за Кацом). Мета або об'єкт аналізу в цілому визначає тип міри центральності, що буде використовуватися. Наприклад, якщо когось цікавить динаміка мережі або стійкість мережі до утилізації (видалення) вузла/посилання, то часто динамічні значення вузла є найбільш значущою мірою центральності.

Групування за схожістю та несхожістю (за асортативністю та дисасортативністю)

Ці концепції були розроблені через характер вузлів («хабів») у мережі. Хабом (центровим вузлом) зазвичай називають вузли, які мають багато зв'язків. Якщо ми бачимо один лінк у вузлі, немає ніякої різниці між вузлами. Деякі хаби, посилаються на інші вузли (асортативні), в той час як інші уникають підключення до інших вузлів (дисасортативні). Вузли (хаби) є нейтральними, якщо вони мають деякі зв'язки з очікуваними випадковими ймовірностями. Існує три способи кількісно визначити ступінь кореляції.

Процеси поширення

Контент у складній мережі може поширюватися за допомогою двох основних методів: збереженого та не збереженого поширення. У збереженому поширенні загальна кількість контенту, що входить в складну мережу залишається постійною при проходженні. Модель збереженого поширення найкраще може бути пояснена за допомогою глечика, в який вливають фіксовану кількість води, за допомогою кількох лійок, з'єднаних трубками. Тут глечик відображає оригінальне джерело, а вода — це контент, що поширюють. Лійки та трубки відповідно відображають вузли та зв'язки між ними. Коли вода переходить з однієї лійки в іншу, вода миттєво зникає в попередній лійці (і в повному обсязі переходить у нову лійку). В не збереженому поширенні, кількість контенту змінюється, коли він входить та проходить через складну мережу. Модель найкраще може бути пояснена на прикладі крану, я якого постійно тебе вода в ряд лійок, що пов'язані між собою трубками. Тут кількість води з початкового джерела нескінченна (кран постійно тече), крім того будь-яка лійка не просихає, навіть після того, як частина води крізь неї вже пройшла далі (в наступні лійки). Не бережене поширення є найбільш придатною моделлю для пояснення передачі більшості інфекційних захворювань, нервового збудження, інформації та чуток та ін.

Взаємозалежні мережі

Взаємозалежні мережі — це система пов'язаних (згрупованих) мереж, де вузли з однієї або декількох мереж залежать від вузлів в інших мережах. Така залежність посилюється в результаті розвитку сучасних технологій. Залежності можуть призвести до каскадних невдач між мережами і відносно невеликий збій може призвести до катастрофічних збоїв системи. Системні відключення («блекнути») є яскравим прикладом, що показує на скільки важливими є залежності між мережами. Недавні дослідження розробили основи для вивчення каскадних збоїв в системі взаємозалежних мереж.

На практиці

Див. також

Примітки

  1. Wasserman, Stanley and Katherine Faust. 1994. Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.
  2. Newman, M.E.J. Networks: An Introduction. Oxford University Press. 2010
  3. R. Cohen, S. Havlin (2010). . Cambridge University Press. Архів оригіналу за 4 жовтня 2011. Процитовано 12 грудня 2012.
  4. A. Bunde, S. Havlin (1996). . Springer. Архів оригіналу за 14 жовтня 2020. Процитовано 12 грудня 2012.
  5. Attardi, G.; S. Di Marco, D. Salvi (1998). (PDF). Journal of Universal Computer Science. 4 (9): 719—736. Архів оригіналу (PDF) за 25 жовтня 2020. Процитовано 12 грудня 2012.
  6. Є.В. Мелешко, В.С. Гермак, С.М. Охотний. (PDF) (укр.) . Архів оригіналу (PDF) за 22 січня 2021. Процитовано 22 січня 2021.
  7. Restrepo, Juan, E. Ott, B. R. Hunt (2006). Characterizing the Dynamical Importance of Network Nodes and Links. Phys. Rev. Lett. 97: 094102. doi:10.1103/PhysRevLett.97.094102.
  8. Newman, M., Barabási, A.-L., Watts, D.J. [eds.] (2006) The Structure and Dynamics of Networks. Princeton, N.J.: Princeton University Press.
  9. S. V. Buldyrev, R. Parshani, G. Paul, H. E. Stanley, S. Havlin (2010). . Nature. 464 (7291): 1025—28. doi:10.1038/nature08932. Архів оригіналу за 18 жовтня 2017. Процитовано 12 грудня 2012.
  10. Jianxi Gao, Sergey V. Buldyrev3, Shlomo Havlin4, and H. Eugene Stanley (2011). . Phys. Rev. Lett. 107: 195701. doi:10.1103/PhysRevLett.107.195701. Архів оригіналу за 15 квітня 2021. Процитовано 12 грудня 2012.

Посилання

  • netwiki [ 24 грудня 2014 у Wayback Machine.] Scientific wiki dedicated to network theory
  • New Network Theory [ 5 травня 2021 у Wayback Machine.] International Conference on 'New Network Theory'
  • Network Workbench [ 26 серпня 2010 у Wayback Machine.]: A Large-Scale Network Analysis, Modeling and Visualization Toolkit
  • Network analysis of computer networks [ 17 червня 2014 у Wayback Machine.]
  • Network analysis of organizational networks [ 5 травня 2021 у Wayback Machine.]
  • Link Analysis: An Information Science Approach [ 5 квітня 2018 у Wayback Machine.] (book)
  • (documentary)
  • Influential Spreaders in Networks [ 20 вересня 2019 у Wayback Machine.], M. Kitsak, L. K. Gallos, S. Havlin, F. Liljeros, L. Muchnik, H. E. Stanley, H.A. Makse, Nature Physics 6, 888 (2010)
  • A short course on complex networks [ 15 квітня 2021 у Wayback Machine.]

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

Teoriya merezh ce galuz komp yuternih ta merezhevih nauk yaka ye chastinoyu teoriyi grafiv Vona zastosovuyetsya u bagatoh disciplinah vklyuchayuchi statistichnu fiziku fiziku elementarnih chastinok informatiku biologiyu ekonomiku doslidzhennya operacij ta sociologiyu Merezheva teoriya maye spravu z vivchennyam grafiv yak vidobrazhen abo simetrichnih vidnosin abo bilsh zagalno asimetrichnih vidnosin mizh diskretnimi ob yektami Zastosuvannya teoriyi vklyuchaye logistichni merezhi WWW Internet genno regulyatorni metabolichni socialni epistemologichni ta inshi merezhi bilshe prikladiv mozhna znajti u spisku tem merezhevoyi teoriyi Merezheva optimizaciyaMerezhevi zadachi ce ti zadachi sho vklyuchayut v sebe znahodzhennya optimalnogo rishennya voni ye predmetom kombinatornoyi optimizaciyi Prikladami takih zadach ye merezhevij potik zadacha najkorotshogo shlyahu shortest path transportna zadacha zadachi perevantazhennya rozmishennya vidpovidnosti pro priznachennya pakuvannya ta marshrutizaciyi a takozh analiz kritichnogo shlyahu ta PERT programa ocinki ta tehniki oglyadu Analiz merezhAnaliz socialnih merezh Dokladnishe Analiz socialnih merezh Analiz socialnih merezh vivchaye strukturu vzayemovidnosin mizh socialnimi sub yektami Cimi sub yektami chasto ye individi ale mozhut buti takozh i grupi organizaciyi derzhavi vebsajti naukovi publikaciyi Z 1970 h rokiv empirichni doslidzhennya merezh vidigrayut centralnu rol u socialnij nauci bagato matematichnih ta statistichnih instrumentiv sho vikoristovuyutsya dlya vivchennya merezh buli vpershe rozrobleni same v sociologiyi Sered inshih zastosuvan analiz socialnih merezh vikoristovuyetsya shob zrozumiti difuziyi innovacij novin i chutok Okrim togo analiz socialnih merezh vikoristovuyetsya dlya vivchennya yavish pov yazanih zi zdorov yam lyudini ta poshirennya hvorob Vin takozh buv zastosovanij do vivchennya rinkiv a same dlya vivchennya roli doviri u vidnosinah obminu ta vivchennya socialnih mehanizmiv u vstanovlenni cini Za dopomogoyu analizu vivchayut popovnennya rekrutizaciyu politichnih ruhiv ta gromadskih organizacij Vin takozh vikoristovuyetsya dlya konceptualizaciyi naukovih rozbizhnostej i akademichnogo prestizhu Zovsim nedavno merezhevij analiz i blizkij do nogo analiz trafiku pochav shiroko zastosovuvatis u vijskovij rozvidci dlya rozkrittya povstanskih merezh iyerarhichnih tipiv ta tak zvanih bezlidernih povstan Analiz biologichnih merezh Z nedavnim poshirennyam zagalnodostupnih biologichnih danih z visokoyu propusknoyu zdatnistyu analiz en otrimav znachne zacikavlennya Tip analizu v comu konteksti tisno pov yazanij z analizom socialnih merezh ale bilshe fokusuyetsya na miscevi modeli v merezhi Napriklad merezhevimi motivami ye neveliki subgrafi sho shiroko predstavleni v merezhi Krim togo aktivnimi motivami ye zrazki v atributah vuzliv i krayiv v merezhi yaki v nadlishku predstavleni z urahuvannyam strukturi merezhi Analiz zv yazkiv Analiz zv yazkiv ce pidmnozhina merezhevogo analizu sho vivchaye zv yazki mizh ob yektami Prikladom mozhe buti vivchennya adres pidozryuvanih i poterpilih telefonnih nomeriv yaki voni nabirali ta finansovih operacij do yakih voni prichetni protyagom pevnogo terminu a takozh simejnih vidnosin mizh cimi sub yektami v ramkah policejskogo rozsliduvannya Same analiz zv yazkiv u takih vipadkah vidigraye kritichnu rol analizuyetsya velichezna kilkist riznotipnih ob yektiv adzhe chastkova informaciya ne daye ochevidnih visnovkiv yaki mozhna zrobiti pislya provedennya analizu Chastkovo abo povnistyu komp yuterizovanim analizom zv yazkiv najchastishe koristuyutsya banki ta strahovi ustanovi dlya viyavlennya vipadkiv shahrajstva Analiz takozh zastosovuyetsya telekomunikacijnimi operatorami dlya telekomunikacijnogo merezhevogo analizu u medichnij galuzi v oblasti epidemiologiyi ta farmakologiyi u slidchih diyah pravoohoronnih organiv v poshukovih sistemah dlya rejtingu vidpovidnosti i navpaki spamerami dlya poshukovogo spamu i vlasnikami biznesu dlya poshukovoyi optimizaciyi a takozh skriz de povinni buti proanalizovani vidnosini mizh bagatma ob yektami Merezheva nadijnist stijkist Strukturna stijkist merezh vivchayetsya za dopomogoyu teoriyi perkolyaciyi prosochuvannya Koli kritichna chastka vuzliv abo posilan ye viddalenoyu merezha staye podilenoyu na neveliki vidklyucheni vid yednanni klasteri Ce yavishe nazivayetsya perkolyaciyeyu i yavlyaye soboyu tip fazovogo perehodu z kritichnimi pokaznikami poryadok bezladdya tip Analiz vebposilan Kilka poshukovih vebalgoritmiv ranzhuvannya vikoristovuyut bazovanu na posilannyah metriku centralnosti v tomu chisli Google s PageRank Kleinberg s HITS algoritm CheiRank ta TrustRank algoritmi Analiz posilan provoditsya takozh v galuzi nauki informacijnih i komunikacijnih nauk z metoyu zrozumiti i vmiti viluchiti neobhidnu informaciyu z strukturi kolekcij vebstorinok Napriklad analiz mozhe vzayemopov yazanim mizh politichnimi vebsajtami abo blogami Inshe vikoristannya dlya klasifikaciyi storinok vidpovidno do yih zgaduvannya v inshih stattyah Vimiryuvannya centralnosti Informaciya pro vidnosnu vazhlivist vuzliv i reber grafu mozhna otrimati cherez vimiryuvannya centralnosti sho shiroko vikoristovuyutsya v takih disciplinah yak sociologiya Napriklad centralnist za vplivovistyu vikoristovuye vlasni vektori matrici sumizhnosti sho vidpovidaye merezhi dlya viznachennya vuzliv sho mayut tendenciyu do chastogo vidviduvannya Formalno vstanovleni miri centralnosti ce centralnist za stepenem centralnist za blizkistyu Centralnist za poserednictvom centralnist za vplivovistyu i centralnist za Kacom Meta abo ob yekt analizu v cilomu viznachaye tip miri centralnosti sho bude vikoristovuvatisya Napriklad yaksho kogos cikavit dinamika merezhi abo stijkist merezhi do utilizaciyi vidalennya vuzla posilannya to chasto dinamichni znachennya vuzla ye najbilsh znachushoyu miroyu centralnosti Grupuvannya za shozhistyu ta neshozhistyu za asortativnistyu ta disasortativnistyu Ci koncepciyi buli rozrobleni cherez harakter vuzliv habiv u merezhi Habom centrovim vuzlom zazvichaj nazivayut vuzli yaki mayut bagato zv yazkiv Yaksho mi bachimo odin link u vuzli nemaye niyakoyi riznici mizh vuzlami Deyaki habi posilayutsya na inshi vuzli asortativni v toj chas yak inshi unikayut pidklyuchennya do inshih vuzliv disasortativni Vuzli habi ye nejtralnimi yaksho voni mayut deyaki zv yazki z ochikuvanimi vipadkovimi jmovirnostyami Isnuye tri sposobi kilkisno viznachiti stupin korelyaciyi Procesi poshirennyaKontent u skladnij merezhi mozhe poshiryuvatisya za dopomogoyu dvoh osnovnih metodiv zberezhenogo ta ne zberezhenogo poshirennya U zberezhenomu poshirenni zagalna kilkist kontentu sho vhodit v skladnu merezhu zalishayetsya postijnoyu pri prohodzhenni Model zberezhenogo poshirennya najkrashe mozhe buti poyasnena za dopomogoyu glechika v yakij vlivayut fiksovanu kilkist vodi za dopomogoyu kilkoh lijok z yednanih trubkami Tut glechik vidobrazhaye originalne dzherelo a voda ce kontent sho poshiryuyut Lijki ta trubki vidpovidno vidobrazhayut vuzli ta zv yazki mizh nimi Koli voda perehodit z odniyeyi lijki v inshu voda mittyevo znikaye v poperednij lijci i v povnomu obsyazi perehodit u novu lijku V ne zberezhenomu poshirenni kilkist kontentu zminyuyetsya koli vin vhodit ta prohodit cherez skladnu merezhu Model najkrashe mozhe buti poyasnena na prikladi kranu ya yakogo postijno tebe voda v ryad lijok sho pov yazani mizh soboyu trubkami Tut kilkist vodi z pochatkovogo dzherela neskinchenna kran postijno teche krim togo bud yaka lijka ne prosihaye navit pislya togo yak chastina vodi kriz neyi vzhe projshla dali v nastupni lijki Ne berezhene poshirennya ye najbilsh pridatnoyu modellyu dlya poyasnennya peredachi bilshosti infekcijnih zahvoryuvan nervovogo zbudzhennya informaciyi ta chutok ta in Vzayemozalezhni merezhiVzayemozalezhni merezhi ce sistema pov yazanih zgrupovanih merezh de vuzli z odniyeyi abo dekilkoh merezh zalezhat vid vuzliv v inshih merezhah Taka zalezhnist posilyuyetsya v rezultati rozvitku suchasnih tehnologij Zalezhnosti mozhut prizvesti do kaskadnih nevdach mizh merezhami i vidnosno nevelikij zbij mozhe prizvesti do katastrofichnih zboyiv sistemi Sistemni vidklyuchennya bleknuti ye yaskravim prikladom sho pokazuye na skilki vazhlivimi ye zalezhnosti mizh merezhami Nedavni doslidzhennya rozrobili osnovi dlya vivchennya kaskadnih zboyiv v sistemi vzayemozalezhnih merezh Na prakticiPolitika vidkritogo kodu R mova programuvannya Python mova programuvannya Ruby mova programuvannya Graph tool Bezkoshtovne programne zabezpechennya ta NetworkX bezkoshtovni ta efektivni Python moduli dlya manipulyaciyi ta statistichnogo analizu merezh en bezkoshtovne programne zabezpechennya dlya poshuku danih Pajek Arhivovano 17 veresnya 2012 u WebCite programa dlya velikomasshtabnogo analizu merezh ta vizualizacij en bezkoshtovna programa dlya poshuku danih ta vizualizacij priznachena zokrema dlya obrobki relyacijnih danih Div takozhSkladni merezhi Perkolyaciya Nauka pro merezhi en Topologiya merezh Analizator elektrichnih shem Svit tisnij graf Socialni stosunki Bezmasshtabna merezha en PrimitkiWasserman Stanley and Katherine Faust 1994 Social Network Analysis Methods and Applications Cambridge Cambridge University Press Newman M E J Networks An Introduction Oxford University Press 2010 R Cohen S Havlin 2010 Cambridge University Press Arhiv originalu za 4 zhovtnya 2011 Procitovano 12 grudnya 2012 A Bunde S Havlin 1996 Springer Arhiv originalu za 14 zhovtnya 2020 Procitovano 12 grudnya 2012 Attardi G S Di Marco D Salvi 1998 PDF Journal of Universal Computer Science 4 9 719 736 Arhiv originalu PDF za 25 zhovtnya 2020 Procitovano 12 grudnya 2012 Ye V Meleshko V S Germak S M Ohotnij PDF ukr Arhiv originalu PDF za 22 sichnya 2021 Procitovano 22 sichnya 2021 Restrepo Juan E Ott B R Hunt 2006 Characterizing the Dynamical Importance of Network Nodes and Links Phys Rev Lett 97 094102 doi 10 1103 PhysRevLett 97 094102 Newman M Barabasi A L Watts D J eds 2006 The Structure and Dynamics of Networks Princeton N J Princeton University Press S V Buldyrev R Parshani G Paul H E Stanley S Havlin 2010 Nature 464 7291 1025 28 doi 10 1038 nature08932 Arhiv originalu za 18 zhovtnya 2017 Procitovano 12 grudnya 2012 Jianxi Gao Sergey V Buldyrev3 Shlomo Havlin4 and H Eugene Stanley 2011 Phys Rev Lett 107 195701 doi 10 1103 PhysRevLett 107 195701 Arhiv originalu za 15 kvitnya 2021 Procitovano 12 grudnya 2012 Posilannyanetwiki 24 grudnya 2014 u Wayback Machine Scientific wiki dedicated to network theory New Network Theory 5 travnya 2021 u Wayback Machine International Conference on New Network Theory Network Workbench 26 serpnya 2010 u Wayback Machine A Large Scale Network Analysis Modeling and Visualization Toolkit Network analysis of computer networks 17 chervnya 2014 u Wayback Machine Network analysis of organizational networks 5 travnya 2021 u Wayback Machine Link Analysis An Information Science Approach 5 kvitnya 2018 u Wayback Machine book documentary Influential Spreaders in Networks 20 veresnya 2019 u Wayback Machine M Kitsak L K Gallos S Havlin F Liljeros L Muchnik H E Stanley H A Makse Nature Physics 6 888 2010 A short course on complex networks 15 kvitnya 2021 u Wayback Machine

Дата публікації:
Топ