Практикум 2. Исследование свойств web-графа

Цели работы

С использованием средств бибилиотеки NetworkX получить навыки в исследовании вероятностных свойств web-графа.

Описание работы

Шаг 1. (данные) Используя данные открытой библиотеки SNAP (Stanford Network Analysis Platform), изучите и сохраните информацию о web-графах Enron и Twitter. В помощь networkx+python.

Шаг 2. (анализ) С помощью бибилиотеки NetworkX проведите анализ для обоих графов по аналогии с Практикум 1:

# Анализ web-графа

1 Выведите информацию о графе с помощью метода nx.info()

2 Для произвольной вершины выведите a) степень вершины, b) список соседних вершин

3 Для двух произвольных вершин найдите кратчайшее расстояние и выведите кратчайший путь.

4 Найдите диаметр графа. В помощь Diameter_enron.html (ipynb)

5 Постройте распределение степеней вершин графа, найдите среднюю степень вершины. Убедитесь, что распределение степеней вершин подчиняется степенному закону. Для этого постройте уравнение степенной регрессии, с помощью критерия Фишера проверьте статистическую надежность регрессии.

6 Сравните результаты для графов Enron (небольшой, неориентированный) и Twitter (большой, ориентированный).

#	Анализ web-графа
1	Выведите информацию о графе с помощью метода nx.info()
2	Для произвольной вершины выведите a) степень вершины, b) список соседних вершин
3	Для двух произвольных вершин найдите кратчайшее расстояние и выведите кратчайший путь.
4	Найдите диаметр графа. В помощь Diameter_enron.html (ipynb)
5	Постройте распределение степеней вершин графа, найдите среднюю степень вершины. Убедитесь, что распределение степеней вершин подчиняется степенному закону. Для этого постройте уравнение степенной регрессии, с помощью критерия Фишера проверьте статистическую надежность регрессии.
6	Сравните результаты для графов Enron (небольшой, неориентированный) и Twitter (большой, ориентированный).

Шаг 3. (гигантская компонента) Для каждого графа Enron и Twitter выделите гигантскую компоненту и сохраните как подграф. Убедитесь, что подграф является связным. С помощью nx.center получите центральные узлы подграфа.