Sosyal Ağ Grafikleri ve Bağlantı Tahmini Başlangıç Rehberi

Sosyal ağlarda bağlantıların nasıl oluştuğunu anlamak, modern öneri sistemleri ve dolandırıcılık tespiti için anahtardır. Bu metin tabanlı kurs, ileri düzeyde matematiksel bir geçmiş gerektirmeden sizi ağ bilimi ve grafik makine öğreniminin temelleriyle tanıştırır. Temel grafik teorisini anlamaktan sentetik sosyal ağlar oluşturmaya ve gelecekteki bağlantıları tahmin etmek için makine öğrenimi işlem hatları kurmaya geçeceksiniz. Öğrenecekleriniz: 1. Düğümler, kenarlar, derece dağılımı ve kümelenme katsayıları dahil olmak üzere temel grafik teorisi kavramlarını anlayın. 2. Python'da Watts-Strogatz modelini kullanarak sentetik küçük dünya ağları oluşturun. 3. Makine öğrenimi için ağları eğitim ve test kümelerine ayırarak grafik verilerini hazırlayın ve ön işleyin. 4. Tahmin modellerini beslemek için Jaccard katsayısı ve tercihli bağlantı gibi topolojik özellikleri çıkarın. 5. NetworkX ve temel makine öğrenimi sınıflandırıcıları gibi Python kütüphanelerini kullanarak modern bağlantı tahmini tekniklerini uygulayın. 6. Düğüm gömme ve Grafik Sinir Ağları'na giriş dahil olmak üzere grafik makine öğrenimindeki modern eğilimleri keşfedin. Grafik yapıların temel tanımlarıyla başlayacak, ardından adım adım sentetik grafik oluşturma, özellik mühendisliği ve makine öğrenimi algoritmaları için uygulamalı veri kümesi hazırlama işlemlerini gerçekleştireceksiniz. Bu kurs, ağ analizine yeni başlayan ve kod destekli, anlaşılır bir grafik tabanlı makine öğrenimi girişine sahip olmak isteyen hevesli veri bilimcileri, analistler ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Grafik teorisi konusunda önceden deneyim gerekmez. İlk sosyal ağ grafiklerinizi oluşturmak ve analiz etmek için bugün okumaya başlayın.