六人定律，相信大家一定都不會陌生。簡單的說，你只需要通過6個人，就可以認識到世界上所有的人。足以說明，世界就像一張網(wǎng)，任何事物之間都能找到關系。

大數(shù)據(jù)時代，我們把這樣的網(wǎng)絡叫關系網(wǎng)絡，那么，如何從關系網(wǎng)絡中挖掘出有價值的信息?以下為你一一道來。

什么是關系網(wǎng)絡

4、度和權重

點的“度”數(shù)，是指與該點相連的邊的條數(shù)。對于有向圖，“度”也可以細分為出度和入度。與節(jié)點相連的邊越多，說明該點越重要，所以節(jié)點的“度”數(shù)反映了一個點的重要程度。

再說說點的權重，權重是表示點的重要程度的另一種方式。權重有很多種評價方式，可以用點的某項屬性度量值為權重，例如：注冊資本等。也可以用某種算法求出點的權重，例如：PageRank。

可以用度數(shù)或權重在”圖”中直觀表示節(jié)點的重要程度。下圖是《悲慘世界》人物關系，用PageRank為直徑表示不同人物的重要性，可以看到，Valjean是其中的核心人物(主角)。

5、中介中心性

中介中心性在我們WonderDM中又稱節(jié)點影響度。中介中心性指的是一個結點擔任其它兩個結點之間最短路徑的橋梁的次數(shù)。一個結點充當“中介”的次數(shù)越高，它的中介中心度就越大。中介中心性是研究一個參與者在多大程度上居于其他兩個參與者之間，因而是一種"控制能力"指數(shù)。

下圖是《悲慘世界》人物關系，用中介中心性為直徑表示人物節(jié)點。可以看到，F(xiàn)antine是其中的關鍵人物。

6、模塊化

模塊化(Modularity)是關系網(wǎng)絡分析中用于分析網(wǎng)絡結構的一種方法。根據(jù)一個群組內(nèi)部比群組外部具有更高密度的聯(lián)結的原則，它將網(wǎng)絡分成不同的群組，通常也叫群(groups)、族群(clusters)或者社群(communities))，通常用來偵測網(wǎng)絡的社群結構。通俗的說，找出網(wǎng)絡由哪些小圈子組成。

以微博轉發(fā)數(shù)據(jù)形成的關系網(wǎng)絡為例，將此網(wǎng)絡模塊化之后按模塊進行分組配色，可以很鮮明的看到整個網(wǎng)絡形成了若干個不同的圈子，可以對圈子內(nèi)的個體詳細了解后，定位該圈子的群組特征。

7、K-Core

一個圖的k-Core是指反復去除“度”小于k的節(jié)點后，所余下的子圖，所有的節(jié)點度數(shù)都為k。K-Core算法是簡化復雜網(wǎng)絡并得到核心子網(wǎng)絡的算法之一，其簡單有效可以運用到很多領域。K-Core可以幫助我們從復雜的關系網(wǎng)絡中提取高度相關的子結構(如社區(qū)、團體、關聯(lián)企業(yè)等)。例如可以在采購欺詐模型中，幫助我們分析買家或賣家之間行為異常的團伙或找出整個交易網(wǎng)絡中處在核心位置的供應商或采購商。

如下圖所示，使用K-Core算法，我們在一個復雜的關系網(wǎng)絡中，找到若干關聯(lián)度比較高的客戶群體。

小結

現(xiàn)在是萬物互聯(lián)的時代，可謂萬物皆有關系，關系網(wǎng)絡分析可以應用到幾乎所有社會活動當中。利用關系網(wǎng)絡分析手段，結合時空數(shù)據(jù)、地理關系等建立可視化表征，可以揭示對象間的關聯(lián)和對象時空相關的模式及規(guī)律，億信華辰的數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品WonderDM提供了涵蓋分類、回歸、聚類、關聯(lián)規(guī)則以及時間序列等五大類、十余個小類的核心數(shù)據(jù)挖掘算法，同時支持擴展數(shù)據(jù)挖掘算法，讓用戶能夠快速找到與業(yè)務更為貼合的數(shù)據(jù)挖掘模型。可以廣泛應用于金融、銀行、保險、物流、交通、安防、互聯(lián)網(wǎng)等各行各業(yè)。

網(wǎng)站題目：數(shù)據(jù)挖掘的方法很多，實用易懂的就這一種
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