Дослідження топологічних властивостей «образів» мереж отриманих за допомогою різних алгоритмів сканування вихідних мереж
Дмитренко О.О.
Реєстрація, зберігання і обробка даних. Щорічна підсумкова наукова конференція 18-19 травня 2021 року: збірник / - Київ: ІПРІ НАН України, 2021. - С. 128-129.
Реєстрація, зберігання і обробка даних. Щорічна підсумкова наукова конференція 18-19 травня 2021 року: збірник / - Київ: ІПРІ НАН України, 2021. - С. 128-129.
Останнім часом з’являється все більше наукових робіт, присвячених дослідженню інформаційних мереж великого обсягу. Не тільки вміст таких мереж, а навіть саму структуру (вузли, зв’язки) можна віднести для категорії великих даних (Big Data). На практиці виявляється, що звичайними методами охопити у повному обсязі деяку мережу неможливо. У подібних випадках застосовують спеціальні алгоритми, як, наприклад, метод широкого первинного пошуку, метод випадкового широкого первинного пошуку, інтелектуальний пошуковий механізм, пошук у глибину та ширину, алгоритм Дейкстри, алгоритм Флойда-Воршела, алгоритм Беллмана-Форда, знаходження точок сполучення та мостів у графі і т.д.. Застосовуючи ці методи й алгоритми, деякі дослідники роблять висновки щодо топології мереж, зокрема мереж співавторства. У цій роботі показано, що отримані у такий спосіб моделі мереж не завжди відображають реальну топологію вихідної мережі. Отримані в результаті сканування «образи» вихідних мереж частково відображають їх властивості й зазвичай суттєво відрізняються.
