Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.
Explore les statistiques graphiques, la génération aléatoire de graphiques, l'analyse de réseaux, les mesures de centralité et les coefficients de regroupement.
Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
