Scopri come aziende come Facebook e LinkedIn estraggono approfondimenti dalle reti
Come funzionano le piattaforme di streaming come Netflix consiglio il film perfetto per la tua serata? Come possiamo ottimizzare posizionamento dei giocatori nello sport come il calcio? Come possiamo identificare attività fraudolente nelle reti finanziarie? Come possiamo prevedere una corrispondenza nelle app di appuntamenti come Tinder?
Tutte queste sfide hanno la stessa soluzione: Analisi delle reti sociali.
La Social Network Analysis (SNA) è un potente campo della scienza dei dati che consente di esplorare le complesse relazioni all’interno di una rete di entità, scoprendo modelli nascosti e catturando intuizioni. Le entità di rete possono essere qualsiasi cosa: possono essere persone su un social network come Instagram, siti Web su Internet o persino squadre sportive in una rete di tornei.
Nelle sezioni seguenti ti aiuterò a capire cosa sono le reti nella scienza dei dati, descriverò i tipi più comuni e implementerò diversi algoritmi per estrarre informazioni preziose dalle reti.
Tutte le parti teoriche saranno abbinate ad esempi pratici. Ne troverai diversi Codice Python frammenti per familiarizzare con il file ReteX Libreria Python.
Una rete, chiamata anche grafo, è una particolare rappresentazione di informazioni costituita da due componenti essenziali: nodi E bordi.
Nodi sono gli elementi costitutivi di una rete. Rappresentano le singole entità all’interno di una rete. Possono impersonare un’ampia varietà di cose, come le persone in una rete sociale ma anche i geni in una rete biologica.
Bordirappresentano invece le relazioni tra i nodi. Possono definire interazioni tra due persone, associazioni o dipendenze. I bordi possono essere diretti, nel senso che la relazione che rappresentano va da un nodo all’altro. Pensate ad un bordo diretto che rappresenta il pagamento effettuato da una persona ad un’altra, è infatti utile conoscere la direzione dello scambio di denaro. Questa asimmetria è rappresentata con le frecce.
In ReteXnodi e spigoli sono facilmente rappresentabili come segue:
Fonte: towardsdatascience.com
