Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
ทำความรู้จักกับเครือข่าย
ค้นพบแนวคิดพื้นฐานในการวิเคราะห์เครือข่าย หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยการพาคุณไปรู้จักพื้นฐานของเครือข่ายสังคม จุดยอด และเส้นเชื่อม รวมถึงวิธีที่คุณสามารถใช้แพ็กเกจ igraph ของ R เพื่อสำรวจและแสดงภาพข้อมูลเครือข่ายคุณจะก้าวไปสู่การศึกษากราฟแบบมีทิศทางอย่างละเอียดมากขึ้น รวมถึงการระบุความสัมพันธ์สำคัญระหว่างจุดยอด และนำทักษะใหม่ของคุณไปใช้กับชุดข้อมูลเครือข่ายที่ศึกษาการแพร่เชื้อหัดใน Hagelloch
ทำความเข้าใจโครงสร้างเครือข่ายและกราฟ
เรียนรู้วิธีจำแนกลักษณะโครงสร้างและโครงสร้างย่อยของเครือข่าย โดยพิจารณาจากความหนาแน่นของเครือข่ายและความยาวเส้นทางเฉลี่ย บทที่สามของหลักสูตรนี้จะพาคุณไปรู้จักกับการสุ่มและกราฟสุ่ม ก่อนจะต่อไปยังสามเหลี่ยม ความเป็นทรานซิทีฟ และการแสดงภาพคลิกระบุความสัมพันธ์โดยใช้ Assortativity ใน igraph
Assortativity กำหนดความเป็นไปได้ที่จุดยอดสองจุดจะเชื่อมต่อกัน หากทั้งคู่มีแอตทริบิวต์ร่วมกัน — ไม่ว่าจะเป็นแบบเชิงตัวเลขหรือแบบจัดหมวดหมู่ คุณจะได้สำรวจฟังก์ชัน ASSORTATIVITY ภายใน igraph เพื่อพิจารณาผลกระทบของเพศต่อชุดข้อมูลเครือข่ายมิตรภาพ และจะนำการสุ่มมาใช้เพื่อประเมินผลลัพธ์ที่คุณพบสร้างกราฟเครือข่ายแบบอินเทอร์แอ็กทีฟด้วย threejs
เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะต่อยอดความรู้ของคุณให้ไกลกว่า igraph เพื่อสำรวจความสามารถด้านการแสดงภาพเครือข่ายของ threejs คุณจะสร้างกราฟเครือข่ายแบบอินเทอร์แอคทีฟชุดแรกของคุณด้วยแพ็กเกจ R นี้ และจะดูว่าคุณสามารถพัฒนาการแสดงภาพของคุณต่อไปได้อย่างไรข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
แนะนำเครือข่าย
ในบทนี้ จะได้เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม รวมถึงวิธีใช้แพ็กเกจ
igraph ใน R เพื่อสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลเครือข่ายทางสังคม ตลอดจนการแสดงผลเครือข่ายในรูปแบบต่างๆ
- เครือข่ายสังคมคืออะไร?50 XP
- การสร้างออบเจ็กต์ igraph100 XP
- การนับจุดยอดและเส้นเชื่อม100 XP
- แอตทริบิวต์ของเครือข่าย50 XP
- แอตทริบิวต์ของโหนดและการกรองข้อมูล100 XP
- แอตทริบิวต์ของเส้นเชื่อมและการกรองข้อมูล100 XP
- การแสดงภาพ attributes100 XP
- คำถามเกี่ยวกับแอตทริบิวต์50 XP
- การแสดงผลเครือข่าย50 XP
- การจัดวาง layout ของเครือข่ายใน igraph100 XP
- การแสดงผลเส้นเชื่อม100 XP
- คำถามเกี่ยวกับ igraph objects50 XP
2
การระบุจุดยอดสำคัญในเครือข่าย
ในบทนี้ จะได้เรียนรู้เกี่ยวกับเครือข่ายแบบมีทิศทาง (directed networks) รวมถึงวิธีระบุความสัมพันธ์สำคัญระหว่างจุดยอดในเครือข่าย และนำความสัมพันธ์เหล่านั้นมาใช้ระบุจุดยอดที่มีความสำคัญหรืออิทธิพลสูง
ตลอดบทนี้จะใช้เครือข่ายการแพร่ระบาดของโรคหัด ซึ่งมาจากข้อมูลในเมือง Hagelloch ประเทศเยอรมนี เมื่อปี 1861 โดยแต่ละเส้นเชื่อมแบบมีทิศทางแสดงถึงเด็กคนหนึ่งที่ได้รับเชื้อหัดจากการสัมผัสกับเด็กที่ติดเชื้ออยู่แล้ว
3
การระบุลักษณะโครงสร้างเครือข่าย
โมดูลนี้จะแสดงวิธีระบุลักษณะของโครงสร้างเครือข่ายโดยรวมและโครงสร้างย่อย รวมถึงการแนะนำการสร้างกราฟเครือข่ายแบบสุ่ม
4
การระบุความสัมพันธ์พิเศษ
บทนี้จะเจาะลึกการแบ่งเครือข่ายออกเป็นเครือข่ายย่อย และการพิจารณาว่าจุดยอดใดมีความสัมพันธ์กันสูงกว่าจุดยอดอื่น นอกจากนี้ยังจะพัฒนาทักษะการแสดงผลด้วยการสร้างภาพเครือข่ายแบบสามมิติ
R
การวิเคราะห์เครือข่ายใน R
เรียนจบแล้ว

