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Gephiは、さまざまな分野で使用されるネットワーク視覚化ソフトウェア(ソーシャルネットワーク分析、生物学、ゲノミクスなど)です。その重要な機能の1つは、ネットワークをマップに変換することを目的とした空間化プロセスを表示する機能であり、Forceatlas2はデフォルトのレイアウトアルゴリズムです。後者は、Gephiユーザーの典型的なネットワーク(スケールフリー、10〜10,000ノード)の万能ソリューションとしてGephiチームによって開発されました。ここでは、その機能と設定の初めて紹介します。Forceatlas2は、ネットワーク空間化に使用される他のアルゴリズムに近い強力指向のレイアウトです。理論的な進歩ではなく、バーンズハットシミュレーション、程度依存性反発力、ローカルおよびグローバルな適応温度などのさまざまな手法を統合する試みを主張しています。Gephiユーザーエクスペリエンス(連続アルゴリズムです)のために設計されており、どの制約が意味するかを説明します。アルゴリズムは多くのフィードバックから利益を得ており、その設定を通じて多くの可能性を提供するために開発されています。フォーミュラから結果のグラフィックイラストまで、その動作を正確に理解する必要があるユーザーのための完全な機能をレイアウトします。パフォーマンスと品質の妥協のためのベンチマークを提案します。また、さまざまな機能を統合し、デザインの選択について説明する理由についても説明します。
Gephiは、さまざまな分野で使用されるネットワーク視覚化ソフトウェア(ソーシャルネットワーク分析、生物学、ゲノミクスなど)です。その重要な機能の1つは、ネットワークをマップに変換することを目的とした空間化プロセスを表示する機能であり、Forceatlas2はデフォルトのレイアウトアルゴリズムです。後者は、Gephiユーザーの典型的なネットワーク(スケールフリー、10〜10,000ノード)の万能ソリューションとしてGephiチームによって開発されました。ここでは、その機能と設定の初めて紹介します。Forceatlas2は、ネットワーク空間化に使用される他のアルゴリズムに近い強力指向のレイアウトです。理論的な進歩ではなく、バーンズハットシミュレーション、程度依存性反発力、ローカルおよびグローバルな適応温度などのさまざまな手法を統合する試みを主張しています。Gephiユーザーエクスペリエンス(連続アルゴリズムです)のために設計されており、どの制約が意味するかを説明します。アルゴリズムは多くのフィードバックから利益を得ており、その設定を通じて多くの可能性を提供するために開発されています。フォーミュラから結果のグラフィックイラストまで、その動作を正確に理解する必要があるユーザーのための完全な機能をレイアウトします。パフォーマンスと品質の妥協のためのベンチマークを提案します。また、さまざまな機能を統合し、デザインの選択について説明する理由についても説明します。
Gephi is a network visualization software used in various disciplines (social network analysis, biology, genomics...). One of its key features is the ability to display the spatialization process, aiming at transforming the network into a map, and ForceAtlas2 is its default layout algorithm. The latter is developed by the Gephi team as an all-around solution to Gephi users' typical networks (scale-free, 10 to 10,000 nodes). We present here for the first time its functioning and settings. ForceAtlas2 is a force-directed layout close to other algorithms used for network spatialization. We do not claim a theoretical advance but an attempt to integrate different techniques such as the Barnes Hut simulation, degree-dependent repulsive force, and local and global adaptive temperatures. It is designed for the Gephi user experience (it is a continuous algorithm), and we explain which constraints it implies. The algorithm benefits from much feedback and is developed in order to provide many possibilities through its settings. We lay out its complete functioning for the users who need a precise understanding of its behaviour, from the formulas to graphic illustration of the result. We propose a benchmark for our compromise between performance and quality. We also explain why we integrated its various features and discuss our design choices.
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