Séance de cours
Analyse statistique des données du réseau
Séances de cours associées (100)
Théorie des graphes spectraux : introduction
Introduit la théorie des graphes spectraux, explorant les valeurs propres et le rôle des vecteurs propres dans les propriétés des graphes.
Manipulation des réseaux : théorie des graphes
Couvre les bases de la manipulation des réseaux et des mesures de centralité dans la théorie des graphes.
Algorithmes graphiques : Modélisation et transversalité
Couvre les algorithmes graphiques, la modélisation des relations entre les objets et les techniques de traversée telles que BFS et DFS.
Réseaux : Structure et propriétés
Explore la structure et les propriétés des réseaux, y compris les réseaux de rencontres et de protéines, les effets de petit monde, les hubs et les propriétés sans échelle.
Traitement des données du réseau
Couvre la gestion des données du réseau, les types de graphiques, les mesures de centralité et les propriétés des réseaux du monde réel.
Cayley Graphs: Propriétés et Applications
Explore les propriétés et les applications des graphes de Cayley en théorie des groupes et en analyse de réseau.
Manipulation des réseaux : théorie des graphes
Explore les concepts de théorie des graphes, les mesures de centralité et les propriétés de réseau du monde réel, fournissant des informations sur la gestion de divers types de réseaux.
Modèle de bloc stochastique
Couvre le modèle de bloc stochastique et son application dans la détection communautaire, explorant sa formulation mathématique et ses défis.
Graphes et réseaux : bases et applications
Présente les bases des graphiques et des réseaux, couvrant les définitions, les chemins, les arbres, les flux, la circulation et les arbres couvrants.
Modèle de bloc stochastique: Détection communautaire
Couvre le modèle de bloc stochastique pour la détection communautaire.