Je ferai de la détection de communauté dans l'analyse des réseaux sociaux

Avant de passer une commande, veuillez me contacter

Je suis étudiant en doctorat dans le domaine de l'analyse des réseaux sociaux avec 5 ans d'expérience. J'ai travaillé sur une variété de sujets tels que la détection de communautés, les mesures de centralité, la prédiction de liens, l'identification de motifs, la détection de communautés, la formation d'équipes, le chemin le plus court, les nœuds influents, la visualisation de réseaux, la distribution de loi de puissance, la distribution de degré, l'échantillonnage de réseaux, les graphes aléatoires, les composantes faiblement et fortement connexes, les caractéristiques locales et globales, etc. De plus, j'ai travaillé sur des réseaux dirigés, non dirigés, pondérés. Par ailleurs, je maîtrise divers outils pour l'analyse des réseaux sociaux comme R, Igraph, networkx, gephi, NetMiner, UCINET, Pajek, Python etc. En outre,

Je peux utiliser

• Mesures au niveau du réseau (diamètre, densité, coefficient de clustering, centralité d'intermédiarité, proximité, propriétés structurelles, triangles, chemin le plus court, )
• Mesures au niveau du nœud (degré, saut, voisins, nœuds, arêtes)
• Analyse et visualisation des réseaux sociaux

Pourquoi moi ?

• J'ai publié plus de 8 articles de recherche dans le domaine de l'analyse des réseaux sociaux
• J'ai proposé une nouvelle mesure de centralité appelée « SAM Centrality »
• J'ai proposé une nouvelle mesure de similarité appelée « SAM Similarity »

Qu'attendons-nous ?

Travaillons ensemble