Difference between revisions of "Orange: Single Mode"

Latest revision as of 16:48, 6 April 2020

Sumber: https://orange.biolab.si/widget-catalog/networks/singlemode/

Widget Single Mode mengkonversikan multimode graph ke single mode.

Input

Network: An instance of a bipartite network graph.

Output

Network: An instance of single network graph.

Widget Single Mode bekerja dengan jaringan biparty, di mana himpunan bagian ditandai dengan atribut diskrit biner. Widget Single Mode menghasilkan sebuah network tempat node merepresentasikan nilai yang dipilih (mis. Orang) dan edge nilai yang tersisa (mis. event). Widget Single Mode juga berfungsi dengan atribut diskrit non-biner, tetapi akan memperlakukannya sebagai biner (one-versus-all).

Mode indicator:
- Feature: discrete feature labeling network subsets.
- Connect: value used as nodes.
- by: value used as edges.
Edge weights: compute weights for the output network.
Information on the output network.

Edge weights

No weights: all weights are set to 1.
Number of connections: weights correspond to the number of common connections (e.g. events the two people participated in).
Weighted number of connections: weights correspond to the sum of the product of original edge weights that connect each person with the event.

Untuk detail dan keterangan dari opsi lainnya, silahkan lihat Vlado Batagelj Introduction to Network Science using Pajek, section 7, page 38.

Contoh

Dalam contoh ini kita menggunakan dataset davis yang terkenal yang menggambarkan wanita dari selatan Amerika Serikat dan event yang mereka ikuti. Network oleh karenanya terdiri dari node yang merupakan orang (person) atau peristiwa (event). Peran node dijelaskan dalam peran atribut. Kita me-load network dengan widget Network File.

Kita dapat melihat file original di widget Network Explorer. Node biru adalah peristiwa (event) dan merah adalah orang (person). Event dihadiri oleh orang-orang (person). Node menghubungkan seseorang (person) dengan event tersebut, jika orang (person) tersebut menghadiri event tersebut. Sekarang kita dapat mengamati orang (person) mana yang menghadiri event yang sama atau, sebaliknya, event mana yang dihadiri oleh orang yang sama.

Dalam widget Single Mode kita mengatur feature yang menggambarkan peran node. Kebetulan atribut kita dinamai role. Kita menghubungkan orang (node) dengan event yang mereka hadiri (edge). Bobot edge adalah jumlah koneksi yang bersamaan. Dengan kata lain, bobot edge akan menjadi jumlah event yang dihadiri oleh kedua orang.

Widget Network Explorer (1) memperlihatkan final network.

Referensi

https://orange.biolab.si/widget-catalog/networks/singlemode/

Pranala Menarik

Orange

@@ Line 2: / Line 2: @@
-Konversikan multimode graph ke single mode.
+Widget Single Mode mengkonversikan multimode graph ke single mode.
 ==Input==
@@ Line 12: / Line 12: @@
   Network: An instance of single network graph.
-Widget Single Mode bekerja dengan jaringan biparty, di mana himpunan bagian ditandai dengan atribut diskrit biner. Widget menghasilkan sebuah network tempat node merepresentasikan nilai yang dipilih (mis. Orang) dan edge nilai yang tersisa (mis. event). Widget ini juga berfungsi dengan atribut diskrit non-biner, tetapi akan memperlakukannya sebagai biner (one-versus-all).
+Widget Single Mode bekerja dengan jaringan biparty, di mana himpunan bagian ditandai dengan atribut diskrit biner. Widget Single Mode menghasilkan sebuah network tempat node merepresentasikan nilai yang dipilih (mis. Orang) dan edge nilai yang tersisa (mis. event). Widget Single Mode juga berfungsi dengan atribut diskrit non-biner, tetapi akan memperlakukannya sebagai biner (one-versus-all).
-[[File:Single-Mode-stamped.png|center|200px|thumb]]
+[[File:Single-Mode-stamped.png|center|400px|thumb]]
 * Mode indicator:
@@ Line 35: / Line 35: @@
 ==Contoh==
-For this example we have used the famous davis data set that describes ladies from the south of the United States and the events they have participated in. The network thus consists of nodes that are either persons or events. Node role is described in the attribute role. We load the network with Network File.
+Dalam contoh ini kita menggunakan dataset davis yang terkenal yang menggambarkan wanita dari selatan Amerika Serikat dan event yang mereka ikuti. Network oleh karenanya terdiri dari node yang merupakan orang (person) atau peristiwa (event). Peran node dijelaskan dalam peran atribut. Kita me-load network dengan widget Network File.
-We see the original file in Network Explorer. The blue nodes are events and the red ones are persons. Events are attended by persons. A node connects a person with the event, if the person attended the event. Now we can observe which people attended the same event or, conversely, which events were attended by the same people.
+Kita dapat melihat file original di widget Network Explorer. Node biru adalah peristiwa (event) dan merah adalah orang (person). Event dihadiri oleh orang-orang (person). Node menghubungkan seseorang (person) dengan event tersebut, jika orang (person) tersebut menghadiri event tersebut. Sekarang kita dapat mengamati orang (person) mana yang menghadiri event yang sama atau, sebaliknya, event mana yang dihadiri oleh orang yang sama.
-In Single Mode we set the feature describing the role of the nodes. It so happens that our attribute is named role. We connect persons (nodes) with the events they attended (edges). Edge weight will be the number of connections in common. In translation, edge weights will be the number of events both people attended.
+Dalam widget Single Mode kita mengatur feature yang menggambarkan peran node. Kebetulan atribut kita dinamai role. Kita menghubungkan orang (node) dengan event yang mereka hadiri (edge). Bobot edge adalah jumlah koneksi yang bersamaan. Dengan kata lain, bobot edge akan menjadi jumlah event yang dihadiri oleh kedua orang.
-Network Explorer (1) shows the final network.
-[[File:Single-Mode-Example.png|center|200px|thumb]]
+Widget Network Explorer (1) memperlihatkan final network.
+[[File:Single-Mode-Example.png|center|600px|thumb]]
 ==Referensi==