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[Social] さまざまな深さのグラフのノード数計算の例

■さまざまな深さのグラフのノード数計算の例

引き続き、オライリー [amazon_link id=”4873115132″ target=”_blank” locale=”JP” container=”” container_class=”” ][/amazon_link] 入門ソーシャルデータ を参考に書いてみる。

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本書 P.32 に分岐派生したノード(本書では、さまざまな深さのグラフのノード数計算の例)例が出ている。

隣接ノード数 深さ1 深さ2 深さ3 深さ4 深さ5
15 31 63
13 40 121 364
21 85 341 1365
31 156 781 3906
43 259 1555 9331

 

これは次のようにして算出可能である。

見ての通り、隣接ノード数と深さを掛け合わせ+1しているだけに過ぎないが、これは友人が6人いるとき、しかも深さが5であるならば、そのノード総数は9,331にも上回ることが明らかである。

信頼された区間(友人)であれば、重複することもあるので一概にこのノード総数になるものではないが、ここでは計算上の最大値として認識すればいいだろう。

信頼された区間と述べたが、これは品質分析と換言することも出来る。どんなプロファイルでもってノード結合していくのか、それぞれのプロファイルに相関性があるのかなどは、本書 P.33 からの 「Geocoodonates: ほぼすべての情報をつなぐ共通の糸」が分かり易いように思う。

関連情報:(自分用)
http://code.google.com/p/google-sgnodemapper/
easy_install python-spidermonkey
http://wwwsearch.sourceforge.net/python-spidermonkey/
https://github.com/davisp/python-spidermonkey

メモ:geoデータのプロット (P.35)

地理情報コンテンツを Google に送信

http://code.google.com/intl/ja/apis/kml/documentation/kmlSearch.html

 

以上

 

斉藤之雄 (Yukio Saito): Global Information and Communication Technology OTAKU / Sports volunteer / Social Services / Master of Technology in Innovation for Design and Engineering, AIIT / BA, Social Welfare, NFU / twitter@yukio_saitoh

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