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

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Quoi faire de votre réseau ?

Question 1: Ci-joint

Question 2:

[ Romain ] -> [ Nirvana ]

[ Romain ] -> [ Booba ]

[ Romain ] -> [ Raphael ]

[ Romain ] -> [ Nairobi ]

[ Romain ] -> [ Los Angles ]

[ Romain ] -> [ Le Serpent ]

[ Romain ] -> [ Prison Break ]

[ Romain ] -> [ National Géographique ]

[ Romain ] -> [ Actualité Crypto ]

[ Romain ] -> [ Kite Surf ]

[ Adel ] -> [ Daft Punk ]

[ Adel ] -> [ Séries ]

[ Adel ] -> [ Ukulélé ]

[ Adel ] -> [ The serpent ]

[ Adel ] -> [ Archer ]

[ Adel ] -> [ Milan ]

[ Adel ] -> [ Turin ]

[ Terence ] -> [ Bellaire ]

[ Terence ] -> [ Damso ]

[ Terence ] -> [ Daft Punk ]

[ Terence ] -> [ Melbourne ]

[ Terence ] -> [ Koh Samui ]

[ Terence ] -> [ Ho-Chi-Minh ]

[ Terence ] -> [ Westworld ]

[ Terence ] -> [ Attaque des titans ]

[ Terence ] -> [ Black mirror ]

[ Terence ] -> [ Crypto ]

[ Terence ] -> [ Basket ]

[ Terence ] -> [ Course ]

Activité D 1

question 3 :

Degré Nombre Noeud
7 1 Adel
10 1 Romain
12 1 Térence
2 3 Daft Punk, Actu Crypto, The Serpent
1 26 Autres noeuds


2) On observe que les nœuds qui ont un degré sortant n’ont pas de degré entrant et les nœuds avec un degré entrant n’ont pas de degré sortant. On peut donc déduire que les degrés sortant et entrant sont corrélés négativement.



3) 1 - Calculez le coefficient de clustering (transitivité) pour les nœuds

c(Adel) =  0/[(7*6)/2]  = 0/21 = 0

c(Romain) = 0/[(10*9)/2]  = 0/45 = 0

c(Térence) = 0/[(12*11)/2] = 0/66 = 0

c(Daft Punk) = 0/1 = 0

c(The Serpent) = 0/1 = 0

c(Actu crytpo) = 0/1 = 0

c(autres noeuds) = Pas de coefficient de clustering car le dénominateur est 0

2 - Faites un tableau pour la corrélation combinée entre degré et coefficient de clustering

Nœud Degré Coefficient de clustering Y Moyenne
Adel 7 0 0
Terence 10 0 0
Romain 12 0 0
DaftPunk 2 0 0
Series 1 0
Ukulélé 1 0
The serpent 2 0 0
Archer 1 0
Milan 1 0
Turin 1 0
Nirvana 1 0
Booba 1 0
Raphael 1 0
Nairobi 1 0
Los angeles 1 0
Prison Break 1 0
National Geographic 1 0
Actualité Crypto 2 0 0
Kite surf 1 0
Bellaire 1 0
Melbourne 1 0
Koh Samui 1 0
Ho-chi-Minh 1 0
Westworld 1 0
Attaque des titans 1 0
Black Mirror 1 0
Basket 1 0
Course 1 0
Moyenne 0 0

4 - On observe que les noeuds ayant des degrés élevés sont peu connectés entre eux, de même pour les noeuds ayant des degrés faibles. Au contraire, les degrés élevés sont connectés avec des degrés faibles. Le réseau est donc dissortatif.

5 - Prenons le noeud "The Serpent" qui a deux voisins (Adel et Romain). Pour avoir un coefficient de clustering égal à 1, il faudrait que tous ses voisins soient reliés. Donc il suffit de rajouter un lien Adel et Romain.

6 -

Nœud Degré Voisin Nœud Degré Voisin Moyenne du degre voisin
Adel 7 7 9 1,29
Terence 10 10 12 1,2
Romain 12 12 16 1,33
DaftPunk 2 2 17 8,5
Series 1 1 7 7
Ukulélé 1 1 7 7
The serpent 2 2 17 8,5
Archer 1 1 7 7
Milan 1 1 7 7
Turin 1 1 7 7
Nirvana 1 1 10 10
Booba 1 1 10 10
Raphael 1 1 10 10
Nairobi 1 1 10 10
Los angeles 1 1 10 10
Prison Break 1 1 10 10
National Geographic 1 1 10 10
Actualité Crypto 2 2 22 11
Kite surf 1 1 10 10
Bellaire 1 1 12 12
Melbourne 1 1 12 12
Koh Samui 1 1 12 12
Ho-chi-Minh 1 1 12 12
Westworld 1 1 12 12
Attaque des titans 1 1 12 12
Black Mirror 1 1 12 12
Basket 1 1 12 12
Course 1 1 12 12

7 - Il y a plusieurs noeuds égaux qui ont la plus grande proximité : Adel, Romain et Terence, car ils sont tous les trois les noeuds les plus proches des autres noeuds.

Tous les noeuds qui ont un degré de 1 ont la plus petite proximité, ils sont les plus éloignés des autres noeuds (exemple: "Milan").

Pour l'intermédiarité, c'est la même réponse, car il n'y a pas de noeud qui se détacherait et qui serait donc plus central que les autres.