SlideShare a Scribd company logo
Karmaşık Ağlar 
NetworkX
selam 
Fatih Erikli 
http://fatiherikli.com 
fatiherikli@gmail.com
ağ=düğümküme 
noktalar ve çizgiler 
kümesidir. 
nokta çizgi 
köşe kenar matematik 
düğüm bağlantı bilgisayar bilimi 
yapıtaşı bağ fizik 
aktör ilişki sosyoloji
graph theory 
Euler 
1736 
Kaliningrad köprüleri
he used graphs 
before it was cool
undirected 
- arkadaşlıklar 
- savaşmalar 
- çarpışmalar 
- ulaşım ağları
directed 
- takipleşmeler 
- galibiliyetler 
- internet linkleri 
- platonik sevgililikler
merkeziyet 
•Degree 
•In degree 
•Out degree 
•Betweeness 
•Closeness
topluluk 
Isolated 
Component 
Giant 
Component
mülksüzleştime 
ağları
programlama 
dilleri ağları
Disiplinlerarası
Karmaşık Ağlar ve NetworkX
Karmaşık Ağlar ve NetworkX
Karmaşık Ağlar ve NetworkX
Karmaşık Ağlar ve NetworkX
Karmaşık Ağlar ve NetworkX
Empirical 
and Quantitatif 
which means: 
Empirik 
ve Kantitatif
Güzel kadınları severim 
İşçi kadınları da severim 
Güzel işçi kadınları 
Daha çok severim 
orhan veli 
https://eksisozluk.com/entry/601759
karmaşık 
ağlar
scale-free 
networks 
power 
law 
distribution 
sosyal ağlar protein ağları 
internet 
www 
sinir ağları 
hava ulaşımı
power-law 
yetim hakkı yiyenler 
fakirler 
orta sınıf
networkx 
karmaşık ağ 
analiz kütüphanesi
temel kullanım 
•Graph 
•DiGraph 
•MultiGraph 
•MultiDiGraph 
•add_node 
•add_edge
graph = Graph() 
graph.add_node(“fatih”) 
graph.add_node(“ramazan”) 
graph.add_node(“fatma”) 
graph.add_edge(“ramazan”, “fatih”, “brother”) 
graph.add_edge(“fatma”, “fatih”, “sister”)
>>> nx.density(graph) 
0.666666666667 
>>> graph.add_edge(“ramazan”, “fatma”) 
>>> nx.density(graph) 
1 
>>> nx.degree(“fatih”) 
2
graph.add_edge("edi", "budu") 
graph.add_edge("budu", "fofo") 
graph.add_edge("hede", "budu") 
graph.add_edge("budu", "fofo") 
>>> graph.number_connected_components() 
2
>>> list(nx.connected_components(graph)) 
[ 
['fofo', 'hede', 'edi', 'budu'], 
['fatma', 'ramazan', 'fatih'] 
]
nx.draw(graph, 
with_labels=True, 
node_size=1400, 
node_color=node_colors, 
width=0.3)
çözülebilecek 
problemler
•Tanıyor olabileceğin kişiler 
•Kaçıncı dereceden tanıyorsun 
•Ortak ata problemleri 
•Gruplama, Clustering 
•Öneri sistemleri
kaynaklar 
http://barabasilab.neu.edu 
http://graphcommons.com 
http://mulksuzlestirme.org 
http://fatiherikli.github.io/ 
programming-language-network
jobs@hipo.biz

More Related Content

PDF
Celery
PDF
Lettuce ile Behaviour Driven Development
PDF
Django Introduction
PDF
Argüman Analizi Platformu
PDF
Arguman
PDF
Django ORM Optimizasyonu
PDF
Graph Databases & NEO4J
PDF
Processing - Programcılar için eskiz defteri
Celery
Lettuce ile Behaviour Driven Development
Django Introduction
Argüman Analizi Platformu
Arguman
Django ORM Optimizasyonu
Graph Databases & NEO4J
Processing - Programcılar için eskiz defteri
Ad

Karmaşık Ağlar ve NetworkX