lunes, 29 de agosto de 2016

ARS 101: Clausura triádica

Grafos para bases de datos para principiantes: Teoría de grafos y modelado predictivo

Conexión de nodos en una base de datos gráfica es fundamentalmente diferente de llenar una tabla con datos. Si usted es nuevo para representar gráficamente las bases de datos: Lee esto.

  por Joy Chao ·- DZone

Los grafos están en todas partes, desde que ilustra las conexiones entre los caracteres de Juego de Tronos hasta el seguimiento de las interacciones intermediarios cientos de miles de servidores en una red pública.

A lo largo de esta serie blog, hemos hablado mucho sobre los detalles prácticos de trabajo con las bases de datos del gráfico. Ahora es el momento para hablar de la teoría de grafos, con su una aplicación mucho más práctico para la vida cotidiana.

Como un campo más desarrollado, la teoría de grafos nos ayuda a ganar la penetración en nuevos dominios. En combinación con las ciencias sociales, hay muchos conceptos que se pueden utilizar sin rodeos para obtener información de los datos del gráfico.

En este serie del blog “Graph Databases for Beginners”, hemos discutidos sobre why graphs are the future, why data relationships matter, the basics of data modeling, data modeling pitfalls to avoid,why a database query language matters, why we need NoSQL databases, ACID vs. BASE, a tour of aggregate stores, other graph data technologies, native versus non-native graph processing and storage, y algoritmos de búsqueda en grafos.
En el post de la semana pasada, hemos explicado los mecanismos transversales de menor nivel de algoritmos de grafos. Si usted no ha leído todavía, yo recomendaría hacerlo con el fin de entender mejor el orden superior de los análisis que vamos a discutir. Ahora vamos a echar un vistazo a algunos de los conceptos clave de la teoría de grafos social.

Las clausuras triádicas

Una de las propiedades más comunes de gráficos sociales es el de cierres triádicas. Esta es la observación de que si dos nodos están conectados a través de un camino con un tercer nodo mutuo, hay una mayor probabilidad de que los dos nodos se conviertan conectado directamente en el futuro.

En un entorno social, un cierre triádica sería una situación en la que dos personas con un amigo en común tienen una mayor probabilidad de encontrarse entre sí y convertirse en conocerse.

La propiedad de encierro triádica es más probable que se confirmó cuando un gráfico que tiene un nodo A con una fuerte relación con otros dos nodos, B y C. Esto da a continuación, B y C Una probabilidad de una relación, ya sea débil o fuerte. Aunque esto no es una garantía de una relación potencial, que sirve como un indicador predictivo creíble.

Vamos a echar un vistazo a este ejemplo.





Por encima de una jerarquía organizativa en Alice maneja tanto Bob y Charlie. Esto es bastante extraño, ya que sería poco probable que Bob y Charlie sean no conocerse mientras que comparte el mismo administrador.

Tal como es, hay una gran posibilidad de que terminarán trabajando juntos debido a la propiedad de clausura triádica. Esto creará una relación cualquiera WORKS_WITH [Trabaja_con] (fuerte) o (débil) PEER_OF [Es_par_de] entre ellos dos, cerrando el triángulo - por lo tanto el término clausura triádica.





Balance estructural

Sin embargo, otro aspecto a considerar en la formación de clausuras triádicas estables es la calidad de las interacciones existentes en el gráfico. Para ilustrar el concepto siguiente, asumen que la relación MANAGES [DIRIGE A] es algo negativo, mientras que las relaciones PEER_OF y WORKS_WITH son más positivas.

Basado fuera de la propiedad de encierro triádica, podemos suponer que podemos llenar la tercera relación con cualquier etiqueta, como todo el mundo que tiene gestionar entre sí como en la primera imagen de abajo o la situación extraña en la segunda imagen a continuación.





Sin embargo, se puede ver cómo esas situaciones incómodas de trabajo estarían en realidad. En la segunda imagen, Charlie encuentra a sí mismo tanto el par de un jefe y un compañero de trabajo. Sería difícil para Bob a encontrar la manera de tratar a Charlie - como un compañero o compañera de trabajo como el de pares de su jefe?

Tenemos una preferencia innata por la simetría estructural y estratificación racional. En la teoría de grafos, esto se conoce como equilibrio estructural.

Una clausura triádica estructuralmente equilibrado está hecha de relaciones de todos los sentimientos fuertes y positivos (tales como el primer ejemplo de abajo) o dos relaciones con los sentimientos negativos y una única relación positiva (segundo ejemplo).




Aprender a utilizar los conceptos de la teoría de grafos sociales y modelos de predicción para entender los datos conectados

cierres equilibrados ayudan con el modelado predictivo en los grafos. La simple acción de búsqueda de posibilidades para crear cierres equilibradas permite la modificación de la estructura gráfica para el análisis de predicción precisa.

Los puentes locales

Podemos ir más allá y obtener una perspectiva más valioso en el flujo de las comunicaciones de nuestras organizaciones examinado puentes locales. Estos se refieren a un empate entre dos nodos en los extremos del puente local no están conectados de otro modo, ni comparten los vecinos comunes. Se puede pensar en puentes locales como las conexiones entre dos grupos distintos de los grafos. En este caso, uno de los lazos tiene que ser débil.

Por ejemplo, el concepto de vínculos débiles es relevante en algoritmos para la búsqueda de empleo. Los estudios han demostrado que las mejores fuentes de empleo provienen de conocidos más flexibles, más que amigos cercanos. Esto se debe a los amigos más estrechos tienden a compartir una visión del mundo similar (están en la misma componente gráfico) pero los amigos más flexibles a través de un puente local son en una red social diferente (y están en un grafo de un componente diferente).





En la imagen de arriba, Davina y Alice están conectadas por un puente local, sino que pertenecen a diferentes componentes del grafo. Si Davina fueron a buscar un nuevo trabajo, que sería más probable encontrar una recomendación éxito de Alicia que de Frances.

Esta propiedad de los puentes locales son débiles es algo que se encuentra a través de grafos sociales. Como resultado, podemos hacer los análisis predictivos basados ​​en puente locales derivada empíricamente y fuertes nociones de cierre triádicas.

Conclusión final

Si bien los grafos y nuestra comprensión de ellos tienen su origen en cientos de años de estudio, seguimos encontrando nuevas maneras de aplicar a nuestra vida personal, social y de negocios. La tecnología actual ofrece otro método para la comprensión de estos principios en la forma de grafos de base de datos moderna.

Como hemos visto a lo largo de la serie "Grafos de bases de datos para principiantes" del blog, simplemente hay que entender cómo aplicar algoritmos de teoría de grafos y técnicas de análisis con el fin de lograr nuestros objetivos. Tome una mirada retrospectiva a los demás puestos de esta serie y obtendrá las habilidades que necesita para aprovechar el poder de los gráficos.

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