Power of Graph Analytics

Power of Graph Analytics: Algorithms, Types, Techniques and 25 Top Python Libraries 📚

Graph Analytics extracts valuable insights from complex, interconnected data with ability to represent relationships between entities.

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Graph Composition:

• Nodes: represent entities
• Edges: link between entities

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Goals of Graph Analytics:

• Identify key entities and their relationships
• Discover patterns and anomalies in large-scale datasets
• Generate recommendations and predictions based on past behavior
• Uncover community structures within networks
• Predict missing links and uncover hidden connections

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Type of Graph Analytics :

1. Graph Neural Networks ( GNN ):

A class of deep learning models that operate directly on graph structures.

Examples of GNNs include:

• Ⓞ Graph Convolutional Networks (GCN)
• Ⓞ Graph Attention Networks (GAT)
• Ⓞ GraphSAGE

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1. Feature Extraction with Centrality Measures:

Centrality measures aim to identify the most important nodes in a graph.

Some examples include:

• Ⓞ Degree
• Ⓞ Betweenness
• Ⓞ Eigenvector
• Ⓞ PageRank
• Ⓞ Katz

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1. Clustering:

Aim to group nodes into clusters based on their structural similarity.

Some examples include:

• Ⓞ Girvan-Newman
• Ⓞ Markov Cluster (MCL)
• Ⓞ Hierarchical agglomerative clustering (HAC)

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1. Link Prediction:

Aim to predict missing links in a graph.

Some examples include:

• Ⓞ Louvain
• Ⓞ Infomap
• Ⓞ Walktrap

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1. Community Detection:

Aim to identify groups of nodes that are densely connected within themselves but sparsely connected with the rest of the network.

Some examples include:

• Ⓞ Girvan-Newman
• Ⓞ Clauset-Newman-Moore
• Ⓞ Label Propagation
• Ⓞ Walktrap
• Ⓞ Fastgreedy

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Graph Analytics Techniques:

• ➊ Graph Traversal: Visit every node in a graph, typically in a systematic order.

• ➋ Shortest Path: Aim to find the shortest path between two nodes in a graph.

• ➌ Connected Components: Identify groups of nodes that are all connected to each other.

• ➍ Minimum Spanning Tree: Find the minimum set of edges needed to connect all nodes in a graph.

• ➎ Maximum Flow: Find the maximum amount of flow that can pass through a graph, given constraints on the edges.

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I found the foll 25 Python Libraries:

• 📚 NetworkX
• 📚 igraph
• 📚 karateclub
• 📚 graph-tool
• 📚 SNAP.py
• 📚 Deep Graph Library (DGL)
• 📚 PyTorch Geometric
• 📚 Spektral
• 📚 stellargraph
• 📚 scikit-network
• 📚 CDlib
• 📚 leidenalg
• 📚 markov-clustering
• 📚 pyclustering
• 📚 Graphein
• 📚 nxviz
• 📚 Grakn
• 📚 Tulip
• 📚 PowerGraph
• 📚 Gephi
• 📚 PyG
• 📚 Python-I graph
• 📚 NetworKit
• 📚 Grakel
• 📚 PyGraphistry

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그래프 분석의 힘: 알고리즘, 유형, 기법 및 25개의 상위 Python 라이브러리 📚

Graph Analytics는 엔터티 간의 관계를 나타내는 기능을 통해 복잡하고 상호 연결된 데이터에서 귀중한 인사이트를 추출합니다.

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그래프 구성:

• 노드: 엔터티를 나타냅니다.
• Edge: 개체 간 링크

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그래프 분석의 목표:

• 주요 엔터티 및 해당 관계 식별
• 대규모 데이터 세트에서 패턴과 변칙 발견
• 과거 행동을 기반으로 권장 사항 및 예측 생성
• 네트워크 내 커뮤니티 구조 파악
• 누락 된 링크를 예측하고 숨겨진 연결을 발견하십시오.

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그래프 분석 유형 :

1. 그래프 신경망 (GNN) :

그래프 구조에서 직접 작동하는 딥러닝 모델의 한 클래스입니다.

GNN의 예는 다음과 같습니다.

• (O) 그래프 합성곱 네트워크(GCN)
• (O) 그래프 어텐션 네트워크(GAT)
• (O) 그래프세이지

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1. 중심성 측정을 통한 특징 추출:

중심성 측정은 그래프에서 가장 중요한 노드를 식별하는 것을 목표로 합니다.

몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• (O) 정도
• (O) 중간성
• (O) 고유벡터
• (O) 페이지랭크
• (O) 카츠

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1. 클러스터링:

노드를 구조적 유사성에 따라 클러스터로 그룹화하는 것을 목표로 합니다.

몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• (O) 거번-뉴먼
• (O) 마르코프 성단(MCL)
• (O) 계층적 응집 클러스터링(HAC)

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1. 링크 예측:

그래프에서 누락된 링크를 예측하는 것을 목표로 합니다.

몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• (O) 루뱅
• (O) 인포맵
• (O) 보행용

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1. 커뮤니티 감지:

자체 내부에는 조밀하게 연결되어 있지만 네트워크의 나머지 부분과는 드물게 연결된 노드 그룹을 식별하는 것을 목표로 합니다.

몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• (O) 거번-뉴먼
• (O) 클라우제트-뉴먼-무어
• (O) 라벨 전파
• (O) 보행용
• (O) 빠른 욕심

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그래프 분석 기법:

• ➊ 그래프 순회: 일반적으로 체계적인 순서로 그래프의 모든 노드를 방문합니다.

• ➋ 최단 경로: 그래프에서 두 노드 사이의 최단 경로를 찾는 것을 목표로 합니다.

• ➌ 연결된 구성 요소: 모두 서로 연결된 노드 그룹을 식별합니다.

• ➍ 최소 스패닝 트리: 그래프의 모든 노드를 연결하는 데 필요한 최소 에지 세트를 찾습니다.

• ➎ 최대 흐름: 가장자리에 대한 제약 조건이 주어지면 그래프를 통과할 수 있는 최대 흐름량을 찾습니다.

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나는 foll 25 파이썬 라이브러리를 발견했다 :

• 📚 네트워크X
• 📚 아이그래프
• 📚 가라테 클럽
• 📚 그래프 도구
• 📚 SNAP.py
• 📚 딥 그래프 라이브러리(DGL)
• 📚 PyTorch 기하학
• 📚 스펙트랄
• 📚 스텔라그래프
• 📚 scikit-네트워크
• 📚 CDlib (영문)
• 📚 라이데날그(Leidenalg)
• 📚 markov 클러스터링
• 📚 파이클러스터링
• 📚 그래핀
• 📚 NXVIZ (영문)
• 📚 그라크
• 📚 튤립
• 📚 파워그래프(PowerGraph)
• 📚 게피
• 📚 파이지
• 📚 Python-I 그래프
• 📚 넷웍킷
• 📚 그라켈
• 📚 PyGraphistry(파이그래피스트리)