[[Graph-analysys]]で使われているパラメーター。 ## Co-Citations 2次のバックリンクのようなイメージ｡ 2つのノートが同じノートの中で一緒に引用された回数を見る｡ Cの中にAとBが含まれているとき、AとBのつながりが1 デイリーノートにたくさんのノートがあると、バックリンクは役に立たない（つまらない）いつ書いたかがわかるだけ｡ Co-Citationによって、同じデイリーでよく言及されているノートがわかる｡ ## Jaccard Similarity ![[2013-98-72572-93504295-6d29-4722-bdb1-3fbeb7bc22ec.png]] 同じリンクの数字を、両方のリンク全体（同じものはカウントしない）の数で割る｡ これを、ページ内のリンクで見る｡ [Jaccard係数とは？―文章と文章の距離を測る方法 - 統計ER](https://toukeier.hatenablog.com/entry/jaccard-index) ## Link Prediction ### Adamic Adar FBの「共通の友人」を探す仕組み、みたいなイメージ｡「友達」である確率が高いものを計算する｡ 大勢とつながってない人のパラメーターに重きを置いて計算する｡ [Adamic/Adar index - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Adamic/Adar_index) ### Common Neibours 共通のの数｡そのまま｡ ## Community Detection ## Label Progagation 各ノードに固有の名前を与えて、隣のラベルにその名前を与える。その後、周りの名前を見て、自分の名前を「周りで一番多いもの」に変える。これを設定した数字分繰り返す。 やってることはわかるんだけど、自分の理解力ではそれがどんな意味を持つのか、いまいちわからなかった。 こういうノートをまとめられそうだぞ、というイメージを作るものという感覚｡ from Graph-analysys