アルゴリズム

アルゴリズム機能により、中心性をモデルに適用できます。中心性は、個々のエンティティおよび関連性の重要性と重要度を測定する手段の 1 つです。中心性アルゴリズムを実行する場合、値が高くなればなるほど要素は重要になります。
  1. [アルゴリズム] ドロップダウンをクリックし、モデルに適用したい中心性尺度の種類を選択します。
    • [媒介性] — ネットワーク内のさまざまな部分間の情報フローを制御するエンティティを識別するのに使われます。
    • [近接性] — ネットワークの他の部分へのアクセスに最も優れ、ネットワークのその他の部分におけるアクティビティを視覚化できるエンティティを識別するのに使われます。
    • [次数] — 他のエンティティに最も直接的なリンクを持つエンティティを識別するのに使われます。
    • [影響性] — 他のきわめてアクティブなエンティティ、または広く接続されたエンティティへのリンクによって、ネットワーク内に強い影響を持つエンティティを識別するのに使われます。
  2. アルゴリズムに適用したい方向を選択します。
    • 入方向 (Incoming) — エンティティに入る関連性によって結果が生じます。
    • 出方向 (Outgoing) — エンティティから出る関連性によって結果が生じます。
    • 双方向 — 入る関連性と出る関連性によって結果が生じます。
  3. 影響性アルゴリズムを使用する場合は、[精度] スケールを動かして結果の精度を決定します。精度が低ければより正確な結果が返されますが、アルゴリズムの実行速度は遅くなります。
  4. 近接性アルゴリズムを使用する場合は、結果を返す方法に適したボタンをクリックします。
    • [標準] — エンティティの連結 (すなわち、関連性) の数と、各エンティティへの最短パスの合計の逆数に基づいて結果が生じます。
    • [Dangalchev] — 別のエンティティにリンクされたエンティティの数だけでなく、リンクされた各エンティティの関連性の数も結果に影響します。
    • [Opsah] — 各エンティティへの最短パスの逆数の合計に基づいて結果が生じます。
  5. 関連性の不利度を測りたい場合は、[関連性プロパティを重み付けに使用] をクリックし、使いたい関連性プロパティを [プロパティ] ドロップダウンから選択します。この場合は、値が大きいほど、否定的な関連性が高まります。
  6. 関連性プロパティを重みとして使用し、そのプロパティで低い値が高い値よりも良いと見なされている場合は、[値が低いほど有意性が高い] ボックスをクリックします。例えば、そのプロパティがある種のランク付けシステムの場合、通常は 1 または第 1 位が最も良い値です。もう 1 つの例は、そのプロパティが距離で、最短経路を決定しようとしている場合で、5 マイルは 10 マイルより良いと見なされます。
  7. 出力プロパティ名を選択したアルゴリズム以外の名前にしたい場合は、[デフォルトの出力プロパティ名のオーバーライド] をクリックします。次に、新しい名前を [プロパティ] フィールドに入力します。
  8. [実行] をクリックします。
  9. アルゴリズム実行後のジョブの詳細を確認するには、[ジョブ] タブをクリックします。これでジョブ ID、モデル名、使用アルゴリズム、ジョブ ステータス、開始時刻、および終了時刻が与えられます。モデルが大きくなればなるほど、アルゴリズムの実行に時間がかかることに注意してください。[ステータス] 列を監視して、ジョブがまだ実行中かどうか判断してください。
    注:
    結果はあまり長い時間保持されません。Relationship Analysis を閉じて再度開くと、[ジョブ] タブの情報は消去されます。