Artikels

Groepering van 'n Middeleeuse sosiale netwerk deur SOM met behulp van 'n kernmeting op afstand

Groepering van 'n Middeleeuse sosiale netwerk deur SOM met behulp van 'n kernmeting op afstand


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Groepering van 'n Middeleeuse sosiale netwerk deur SOM met behulp van 'n kerngebaseerde afstandsmaat

Deur Nathalie Villa en Romain Boulet

Verrigtinge van ESANN 2007 (Brugge, 2007)

Inleiding: Sosiale netwerke is die afgelope jare intensief deur middel van grafieke bestudeer: voorbeelde van sulke studies word gegee vir Wêreldwye Web, wetenskaplike netwerke of P2P-netwerke. Die meeste van hierdie grafieke is afkomstig van moderne sosiale netwerke, terwyl ons hier voorstel om die sosiale organisasie van 'n Middeleeuse boeregemeenskap voor die Honderdjarige Oorlog te ontleed. Hierdie sosiale netwerk is gebou uit 'n korpus landboukontrakte.

In 'n eerste studie word hierdie probleem ondersoek deur gebruik te maak van die algebraïese eienskappe van 'n nie-geweegde grafiek. Ons stel hier 'n nuwe benadering voor, met behulp van 'n outomatiese neuronale metode en meer presies 'n aanpassing van die Kohonen Self Organizing Map (SOM) op data wat beskryf word deur 'n verskillende matriks. Die SOM-algoritme, wat die eerste keer deur Kohonen bekendgestel is, is 'n metode sonder toesig wat sowel groepering as visualisering moontlik maak. Die oorspronklike data, gewoonlik in 'n hoë dimensionele ruimte, word nie lineêr in 'n lae dimensionele ruimte geprojekteer nie (gewoonlik word die projeksie-dimensie ingestel op 1 of 2) wat 'n kaart genoem word; hulle word in verskillende groepe verdeel, terwyl hulle aanvanklike topologie behoue ​​bly. Hierdie algoritme is onlangs aangepas vir nie-vektoriale data; ons fokus hier op die aanpassing voorgestel in; 'n variant van hierdie Dissimilarity SOM (of mediaan SOM) is bekendgestel en gebruik vir die gebruik van webgebruik en 'n vinniger weergawe word vervolgens beskryf. Die algoritme wat ons voorstel, is die wat in beskryf word, maar ons gebruik 'n afstand wat gedefinieër is op 'n geweegde grafiek deur die diffusiepit.

Die vraestel is soos volg georganiseer. In afdeling 2 onthou ons die Dissimilarity SOM-algoritme (afdeling 2.1) en beskryf ons hoe afstande gebaseer op 'n pit gebruik kan word om 'n klassifikasie-algoritme sonder toesig vir geweegde grafieke te produseer (afdeling 2.2). In afdeling 3 fokus ons op die Middeleeuse datastel: na die beskrywing daarvan (afdeling 3.1), verduidelik ons ​​hoe ons ons metode so effens toepas en hoe ons 'n finale klassifikasie konstrueer (afdeling 3.2). Ten slotte, in afdeling 3.3, vergelyk ons ​​hierdie klassifikasie met algebraïese of historiese voorkennis: sommige ooreenkomste bewys dat die resultate ooreenstem met vorige werk.

Die grafiek waarop ons ons benadering getoets het, is verkry uit 'n databasis van ongeveer 10 000 landboukontrakte uit vier seignories van die Lot en die Tarn-et-Garonne (Suidwes van Frankryk). Hierdie kontrakte is tussen 1240 en 1520 tot stand gebring. Historici is veral bekommerd oor die ontleding van geselligheid in die land gedurende die Middeleeue, maar die databasis is te groot vir 'n omvattende studie sodat instrumente vir die ontginning van data benodig word.

Hier fokus ons op 'n gedeelte van hierdie databasis, gebaseer op die Castelnau-Montratier-seignory (Lot) tussen 1240 en 1350 (voor die Honderdjarige Oorlog). Op grond van hierdie databasis het ons 'n geweegde grafiek saamgestel met 226 hoekpunte (die boere) wat aan mekaar gekoppel is as dit in dieselfde kontrak verskyn. Die gewigte was bloot die aantal gewone kontrakte waarin twee boere saam verskyn het. Ons het die grafiek skoongemaak deur die adelstanders te skrap, omdat hulle in byna elke kontrak (as wettige owerhede) genoem is.


Kyk die video: MIDDELEEUWEN 1 school TV (Mei 2022).