এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
গ্রাফ পার্টিশনিং
গ্রাফের নোডগুলিকে পৃথক উপসেটে বিভক্ত করার প্রক্রিয়া, যেখানে পার্টিশনগুলির মধ্যে সংযোগ কমিয়ে এবং অভ্যন্তরীণ সংযোগ সর্বাধিক করা হয়। এটি সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণের অনেক অ্যাপ্লিকেশনের মৌলিক ভিত্তি।
মার্কভ ক্লাস্টারিং (এমসিএল)
একটি অ্যালগরিদম যা এলোমেলো হাঁটার অনুকরণ করে, সম্প্রসারণ এবং মুদ্রাস্ফীতি পর্যায়গুলির মধ্যে বিকল্প করে, যাতে সম্প্রদায়ের মধ্যে সংযোগ ঘনীভূত হয় এবং আন্তঃসংযোগ দুর্বল হয়। এটি জৈবিক এবং প্রোটিওমিক গ্রাফের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর।
বিটুইননেস সেন্ট্রালিটি
একটি মেট্রিক যা গ্রাফের বিভিন্ন সম্প্রদায়ের মধ্যে সেতু হিসেবে কাজ করে এমন সমালোচনামূলক প্রান্তগুলি চিহ্নিত করে। এই প্রান্তগুলিতে সর্বোচ্চ কেন্দ্রীয়তা মান থাকে এবং প্রায়শই নেটওয়ার্ককে কার্যকরভাবে বিভক্ত করার জন্য লক্ষ্যবস্তু করা হয়।
রেজোলিউশন মডুলারিটি
মডুলারিটি মেট্রিক্সে একটি সমন্বয়যোগ্য প্যারামিটার যা অ্যালগরিদম দ্বারা সনাক্ত করা সম্প্রদায়ের আকার নিয়ন্ত্রণ করে। এর পরিবর্তন বিভিন্ন গ্র্যানুলারিটি স্কেলে সম্প্রদায় কাঠামো অন্বেষণ করতে দেয়।
হায়ারার্কিক্যাল অ্যাগ্লোমারেশন
একটি পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া যা পূর্বনির্ধারিত গুণমান মেট্রিক্স অনুসারে ধারাবাহিকভাবে সবচেয়ে অনুরূপ সম্প্রদায়গুলিকে একত্রিত করে। এটি গ্রাফের সম্প্রদায়গুলির মাল্টি-স্কেল কাঠামো উপস্থাপন করে এমন একটি ডেন্ড্রোগ্রাম তৈরি করে।
কমিউনিটি ডেনসিটি
একটি সম্প্রদায়ের মধ্যে বিদ্যমান প্রান্তের সংখ্যা এবং সর্বাধিক সম্ভাব্য প্রান্তের সংখ্যার মধ্যে অনুপাত। এটি অভ্যন্তরীণ সংহতি পরিমাপ করে এবং চিহ্নিত পার্টিশনগুলির গুণমান মূল্যায়নে সহায়তা করে।