भारित नेटवर्क

एक भारित नेटवर्क एक नेटवर्क सिद्धांत है जहां नोड्स के बीच संबंधों को भार सौंपा गया है। एक नेटवर्क (गणित) एक प्रणाली है जिसके तत्व किसी तरह जुड़े हुए हैं। एक प्रणाली के तत्वों को नोड्स (अभिनेता या शिखर के रूप में भी जाना जाता है) के रूप में दर्शाया जाता है और परस्पर क्रिया करने वाले तत्वों के बीच संबंधों को संबंधों, किनारों, चाप या लिंक के रूप में जाना जाता है। नोड न्यूरॉन्स, व्यक्ति, समूह, संगठन, हवाई अड्डे या यहां तक ​​कि देश भी हो सकते हैं, जबकि संबंध दोस्ती, संचार, सहयोग, गठबंधन, प्रवाह या व्यापार का रूप ले सकते हैं।

कई वास्तविक दुनिया के नेटवर्क में, नेटवर्क में सभी संबंधों की क्षमता समान नहीं होती है। वास्तव में, संबंध अक्सर वज़न से जुड़े होते हैं जो उन्हें उनकी ताकत, तीव्रता या क्षमता के संदर्भ में अलग करते हैं एक ओर, मार्क ग्रानोवेट्टर (1973) तर्क दिया कि सामाजिक नेटवर्क में सामाजिक संबंधों की ताकत उनकी अवधि, भावनात्मक तीव्रता, अंतरंगता और सेवाओं के आदान-प्रदान का एक कार्य है। दूसरी ओर, गैर-सामाजिक नेटवर्क के लिए, वज़न अक्सर संबंधों द्वारा निष्पादित कार्य को संदर्भित करता है, उदाहरण के लिए, कार्बन प्रवाह (मिलीग्राम / मी2/दिन) खाद्य जाल में प्रजातियों के बीच, तंत्रिका नेटवर्क में सिनैप्स और गैप जंक्शनों की संख्या, या परिवहन नेटवर्क में कनेक्शनों के साथ प्रवाहित होने वाले ट्रैफ़िक की मात्रा। संबंधों की मजबूती रिकॉर्ड करके, एक भारित नेटवर्क बनाया जा सकता है (एक मूल्यवान नेटवर्क के रूप में भी जाना जाता है)।

भारित नेटवर्क का व्यापक रूप से जीनोमिक और सिस्टम जीव विज्ञान अनुप्रयोगों में भी उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, भारित जीन सह-अभिव्यक्ति नेटवर्क विश्लेषण (WGCNA) का उपयोग अक्सर जीन अभिव्यक्ति (जैसे माइक्रोएरे) डेटा के आधार पर जीनों (या जीन उत्पादों) के बीच एक भारित नेटवर्क के निर्माण के लिए किया जाता है। अधिक आम तौर पर, भारित सहसंबंध नेटवर्क विश्लेषण को चर (जैसे जीन माप) के बीच जोड़ीदार सहसंबंधों को सॉफ्ट-थ्रेशोल्डिंग द्वारा परिभाषित किया जा सकता है।

भारित नेटवर्क के लिए उपाय
यद्यपि भारित नेटवर्क का विश्लेषण करना अधिक कठिन होता है, यदि संबंध केवल मौजूद या अनुपस्थित थे, भारित नेटवर्क के लिए कई नेटवर्क उपाय प्रस्तावित किए गए हैं:
 * नोड शक्ति: एक नोड से संबंधित संबंधों से जुड़े वजन का योग * निकटता केंद्रीयता: दिज्क्स्ट्रा की दूरी एल्गोरिथ्म का उपयोग करके पुनर्परिभाषित
 * बीचपन: दिज्क्स्ट्रा की दूरी एल्गोरिथ्म का उपयोग करके पुनर्परिभाषित
 * क्लस्टरिंग गुणांक (वैश्विक): एक ट्रिपल मान का उपयोग करके पुनर्परिभाषित
 * क्लस्टरिंग गुणांक (स्थानीय): ट्रिपल मान का उपयोग करके पुनर्परिभाषित या बीजगणितीय सूत्र का उपयोग करके

भारित नेटवर्क का एक सैद्धांतिक लाभ यह है कि वे विभिन्न नेटवर्क उपायों (जिन्हें नेटवर्क अवधारणा, सांख्यिकी या सूचकांक के रूप में भी जाना जाता है) के बीच संबंधों को प्राप्त करने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, दांग और होर्वथ (2007) दिखाएँ कि नेटवर्क उपायों के बीच सरल संबंध भारित नेटवर्क में नोड्स (मॉड्यूल) के समूहों में प्राप्त किए जा सकते हैं। भारित सहसंबंध नेटवर्क के लिए, नेटवर्क सैद्धांतिक अवधारणाओं की एक ज्यामितीय व्याख्या प्रदान करने और उनके बीच होर्वाथ और डोंग (2008) के बीच अप्रत्याशित संबंधों को प्राप्त करने के लिए सहसंबंधों की कोणीय व्याख्या का उपयोग कर सकते हैं।

भारित नेटवर्क के विश्लेषण के लिए सॉफ्टवेयर
ऐसे कई सॉफ्टवेयर पैकेज हैं जो भारित नेटवर्क का विश्लेषण कर सकते हैं; सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण सॉफ्टवेयर देखें। इनमें मालिकाना सॉफ्टवेयर UCINET और ओपन-सोर्स पैकेज tnet हैं। WGCNA R पैकेज विशेष भारित सहसंबंध नेटवर्क में भारित नेटवर्क के निर्माण और विश्लेषण के लिए कार्यों को लागू करता है।

यह भी देखें

 * भारित नेटवर्क की असमानता फिल्टर एल्गोरिथ्म