지식그래프 - Directed edge-labeled graph

Directed edge-labeled 그래프는

소셜 네트워크 및 커뮤니케이션 시스템에서 화학 반응 및 생물학적 경로에 이르기까지

광범위한 복잡한 시스템 및 프로세스를 나타내는 데 사용할 수 있습니다.

 

가장자리의 레이블은 모델링 중인

시스템 또는 프로세스의 다양한 속성 또는 특성을 나타낼 수 있습니다.

 

예를 들어 교통 네트워크에서 가장자리의 레이블은

두 도시 사이의 거리, 두 도시 사이를 이동하는 데 걸리는 시간 또는 교통 비용을 나타낼 수 있습니다.

 

Directed edge-labeled 그래프는

최단 경로 알고리즘, 네트워크 흐름 알고리즘, 클러스터링 알고리즘과 같은

다양한 그래프 알고리즘을 사용하여 분석할 수 있습니다.

최단 경로 알고리즘은 에지와 관련된 가중치 또는 비용을 기반으로

그래프의 두 정점 사이에서 최단 경로를 찾는 데 사용됩니다.

 

네트워크 흐름 알고리즘은 다양한 최적화 문제에 유용할 수 있는

그래프의 최대 흐름 또는 최소 컷을 결정하는 데 사용됩니다.

 

클러스터링 알고리즘은 서로 밀접하게 연결된 정점 그룹을 식별하는 데 사용되며,

이는 소셜 네트워크에서 커뮤니티 또는 클러스터를 식별하는 데 유용할 수 있습니다.

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아임닭

 

Directed edge-labeled 그래프는

인접 행렬, 인접 목록 및 간선 목록과 같은 다양한 데이터 구조를 사용하여 나타낼 수 있습니다.

 

인접 행렬에서 각 요소는 두 꼭지점 사이의 에지의 유무를 나타내며

에지의 가중치 또는 레이블은 해당 요소에 저장됩니다.

 

인접 목록에서 각 꼭짓점은 이웃 목록과 연결되며 가장자리의 가중치 또는

레이블은 이웃 꼭지점과 함께 저장됩니다.

 

에지 목록에서 각 에지는 두 정점과 에지의 가중치 또는 레이블을 포함하는 튜플로 표시됩니다.

 

Directed edge-labeled 그래프는 컴퓨터 과학, 수학 및 기타 분야에서 많은 응용 분야를 가지고 있습니다.

다양한 시스템과 프로세스를 모델링하는 데 사용할 수 있으며 복잡한 데이터를 분석하고 이해하기 위한 강력한 도구를 제공합니다.

 

이 예에서 그래프는 정점이 도시이고

가장자리가 도시를 연결하는 도로인 운송 네트워크를 나타냅니다.

가장자리의 레이블은 도시 간 이동과 관련된 거리 또는 비용을 나타냅니다.

그래프는 Python 사전으로 표시되며

각 키는 정점이고 해당 값은 이웃 정점을 나타내는

튜플 목록과 이들을 연결하는 가장자리의 레이블입니다.

 

예를 들어 정점 'A'는 인접한 정점 'B'와 'C'를 가지며

'A'와 'B', 'A'와 'C'를 연결하는 가장자리의 레이블은 각각 ​​2와 3입니다.

마찬가지로 꼭지점 'B'는 인접한 꼭지점 'C'와 'D'를 가지며

'B'와 'C', 'B'와 'D'를 연결하는 가장자리의 레이블은 각각 ​​4와 1입니다.

이 그래프를 사용하여

두 정점 사이의 최단 경로를 찾거나

두 정점 사이의 최대 흐름을 계산하는 것과 같은 다양한 계산 및 분석을 수행할 수 있습니다.

예를 들어 정점 'A'와 정점 'D' 사이의 최단 경로를 찾으려면

가장자리의 레이블을 사용하여 최단 경로를 찾는 Dijkstra의 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

이 예제에서 dijkstra()함수는

그래프, 시작 정점 및 끝 정점을 입력으로 사용하고

두 정점 사이의 최단 경로를 반환합니다.

이 함수는 Dijkstra의 알고리즘을 사용하여

그래프를 순회하고 가장자리의 레이블을 기반으로

꼭짓점 사이의 거리를 업데이트하여 최단 경로를 찾습니다.

이 경우 'A'와 'D' 사이의 최단 경로는 3이며,

이는 'A'에서 'B', 'B'에서 'D'를 연결하는 가장자리의 레이블 합에 해당합니다.

 

 

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