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 la gestion des données du réseau, y compris les types de graphiques, les propriétés du réseau dans le monde réel et la mesure de l'importance des nœuds.
Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.
Explore les concepts de théorie des graphes, les mesures de centralité et les propriétés de réseau du monde réel, fournissant des informations sur la gestion de divers types de réseaux.
Explore les épidémies dans les données de réseau, couvrant le modèle SIR, le rapport de reproduction de base, la percolation, les réseaux dirigés et l'estimation de la probabilité maximale.
Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.
Explore le degré de nœud et la force dans les neurosciences réseau, en discutant des réseaux aléatoires et réels et les défis d'adapter les lois de puissance aux données réelles.
Plonge dans la dynamique des réseaux sociaux et d'information, y compris le comportement de troupeau, les cascades d'informations, l'attachement préférentiel et le paradoxe de l'amitié.
Explore les distances sur les graphiques, les normes de coupe, les arbres de couverture, les modèles de blocs, les métriques, les normes et les ERGM dans l'analyse des données du réseau.
Explore l'inférence pour les processus stochastiques, en mettant l'accent sur l'analyse des grands réseaux et la nécessité de nouvelles théories et méthodes.
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
