Ich werde die Community-Erkennung in der Analyse sozialer Netzwerke durchführen

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Ich bin Doktorand. Student im Bereich der Analyse sozialer Netzwerke mit 5 Jahren Erfahrung. Ich habe an einer Vielzahl von Themen gearbeitet wie Community-Erkennung , Zentralitätsmessungen, Link-Vorhersage, Motividentifizierung, Community-Erkennung, Teambildung, kürzester Weg, einflussreiche Knoten, Netzwerkvisualisierung, Potenzgesetzverteilung, Gradverteilung, Netzwerkstichprobe, Zufallsgraphen, Schwach und stark verbundene Komponenten, lokale und globale Merkmale usw. Außerdem wurde an gerichteten, ungerichteten und gewichteten Netzwerken gearbeitet. Darüber hinaus verfüge ich über Fachkenntnisse in einer Vielzahl von Tools für SNA wie R, Igraph, networkx, gephi, NetMiner, UCINET, Pajek, Python usw. Außerdem

Ich kann nutzen

• Netzwerkebenenmaße (Durchmesser, Dichte, Clusterkoeffizient, Zwischenlage, Nähe, Struktureigenschaften, Dreiecke, kürzester Weg)
• Knotenebenenmessungen (Grad, Hop, Nachbarn, Knoten, Kanten)
• Analyse und Visualisierung sozialer Netzwerke

Wie ich?

• Veröffentlichte mehr als 8 Forschungsartikel im Bereich der Analyse sozialer Netzwerke
• Vorgeschlagene neue Zentralitätsmaßnahmen, nämlich „ SAM-Zentralität “
• Vorschlag eines neuen Ähnlichkeitsmaßes, nämlich „ SAM-Ähnlichkeit “

Worauf warten wir?

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