Комментарии 9
1. Чем англицизм (в духе как слышим, так и пишем, «русифицируя» между делом, в результате чего directory превращается в директорию, хотя directory никаким боком не соотносится с Директорией во Франции — сразу после Директории Наполеон стал Императором) отличается от ОБЫЧНОГО слова. Это я насчет «имплементация» и «реализация»? ИМХО искуственно введенным наукообразием.
2. Вот я «валенок». Для меня NMI = Non-Masked Interrupt. А для автора это нечто другое. А что? Вкручивание шибко вумных аббревиатур, типа «у НАС так применяют аббревиатуры». Ну так и ляпайте статьи со СВОИМИ аббревиатурами в СВОЕМ сообществе. И наслаждайтесь своей «илитностью» (особенно в свете «имплементация», которая ни разу не «реализация», поскольку нет англицизма, понятного только «избранным»).
Для понятности: есть куча правил насчет грамотного оформления статьи.
Одно из них звучит так: «хочешь круто выступить — завязывай с жаргоном».
Хорошо, вот получили вы этот ну очень сложный объект, как-то проанализировали его (кстати, как? только разбивать на сообщества?), получили какой-то результат. А дальше что? Кто и что будет делать с этим результатом? Где польза, где сухой остаток?
На самом деле есть очень много интересных приложений Organizational Network Analysis. Мы хотим написать про это отдельную статью, но вот несколько вариантов применения.
Тема с сообществами имеет применение в т.н. Communities of Practice — есть известный кейс компании Halliburton, вот их публикация: http://www.cs.unibo.it/~ruffino/Letture%20SNA/Assessing%20and%20Improving%20CoPs%20with%20SNA.pdf
Есть интересные приложения с точки зрения поиска бизнес конфликтов на основе анализа организационной сети, вот доклад на недавней конференции в ВШЭ про это: https://youtu.be/WjKRbFh9p8s
- Перекрывающиеся сообщества (overlapping communities) это отдельная группа алгоритмов, я с ними знаком меньше, но слышал, что рекомендуют использовать BIGCLAM, а еще я читал недавно статью про DAOC и выглядел он интересно
- Иерархическая кластеризация это другое направление, но, например, упомянутый в статье Louvain community detection algorithm, а также упомянутый выше DAOC умеют выделять иерархию. Они возвращают иерархию сообществ, начиная от ситуации где каждая вершина это сообщества и заканчивая конечной кластеризацией. Насколько иерархия получится «осмысленно» это конечно другой вопрос, но по логике, в примере с футболом они сами должны найти клуб, лигу и т.д., если мы построим, например, граф, где два игрока связаны, если они были на поле в одном матче, а вес ребра это число таких матчей. Но я не пробовал, это лишь гипотеза
Core Expansion community detection algorithm (обзор статьи + код на GitHub)