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Utilisateur:LUCASLEBRAS/Modélisation des Réseaux (M1 SIREN, 2021)/Activité D

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Distribution de degrés du graphe orienté

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Lucas Adrian Adel
Football 0 1 0
tennis 0 1 0
surf 0 1 0
lecture 1 0 0
filmer 1 0 0
séries 0 0 1
ukulélé 0 0 1
euphoria 1 0
the serpent 0 0 1
archer 0 0 1
the office 0 1
daft punk 1 1 1
amine 1 0 0
demon 1 0 0
kekra 1 0 0
sch 0 1 0
Idriss Muhammad 0 1 0
herbie hancock 0 1 0
jeff mills 0 1 0
milan 0 0 1
turin 0 0 1
florence 1 0 0
fira 1 0 0
puerto escondido 0 1 0
berlin 0 1 0
istanbul 0 1 0
somme 9 12 7
dégré entrant dégré sortant
Adrian 0 12
Adel 0 7
Lucas 0 9
Daft Punk 3 0
autres noeuds 1 0

Distribution de degré entrantDistribution de degré sortant2-Il n'y a pas de corrélation on voit que l'augmentation ou la diminution des dégrés entrants n'impacte pas le nombre de ceux sortants.


Correction : On voit bien par le tableau que, dans ce graphe :

  • Les nœuds à degré entrant différent de zéro ont un degré sortant nul
  • Les nœuds à degré sortant différent de zéro ont un degré entrant nul

C'est un cas extrême, mais on peut parler alors d'une corrélation négative entre ces deux propriétés : le plus élevée l'une des propriétés, le plus réduite sera l'autre.


Graphe non-orienté

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Dans mon graphe, le coefficient de clustering est indéfini pour les nœuds à degré 1, et zéro pour tous les autres, car les individus sont connectés à leurs activités, qui ne se connectent pas entre elles. Conversement, les activités se connectent uniquement à des individus, qui ne se connectent pas entre eux.

Corrélation combinée entre degré et clustering
Degré Clustering
1 indéfini
>1 0

Corrélation de voisins

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Degré Noeuds Moyenne du degré des voisins des noeuds Moyenne finale
1 (les nœuds qui ne se connectent qu'à un seul participant) (9*8+12*11+7*6)/25 9,84
3 Daft Punk (7+9+12)/3 9,33
7 Adel (6*1+1*3)/7 1,28
9 Lucas (8*1+1*3)/9 1,22
12 Adrian (11*1+1*3)/11 1,27