視線 ネットワーク内の構造を見つけます。
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視線 説明

gaze このネットワークのエッジのリストを取り、次の計算を実行します。結果として生じるネットワークは、たとえそれらが必ずしもお互いに直接友達であるとは限らず、多くの友達を共有する人々でできています。 特徴 gaze は、指示されていないネットワークと無向ネットワークを受け入れます。 無向ネットワークは正確に上のFacebookの友達のネットワークの場合です。 指向ネットワークは人々と彼らが持っているペットのリストを想像してみてください（同じ所有者がいくつかのペットを所有している場合は異なる行に表示される可能性があります） ポール、犬 ポール、ハムスター ポール、猫 ジェラルド、猫 ジェラルド、犬 マリー、馬 ドナルド、リス ドナルド、猫 ...この場合、Paul、Gerald、Marie、Donald（ソースノード）で作られたネットワークを手に入れることは、彼らが自分が所有するペットに関してどれほど類似しているかを示しています。 gaze のパラメータの「指向ネットワーク」を選択することで、これを行うことを確認してください。指向ネットワークの関連オプション：Paulの最小回数を計算に含めるソースとして選択することができます（故障のない無関係なノードをフィルタリングするのに役立ちます。たとえば、たとえば多くのペットを表示させる所有者のみが必要なので） 。 指示されたネットワークのもう1つの場合：他のジャーナルを引用する科学雑誌のネットワークを想像してみてください。 自然、科学（意味：自然は科学的な科学です） 経済学、財務ジャーナル 財務、経済経済a 経済学研究経済研究のレビュー 経済研究のレビュー、科学 経済研究、経済学会誌のレビュー... ここでもここでも、あなたはソースノード（引用ジャーナル、そして彼らが彼らが引用したジャーナルに関してどれだけ似ている）に興味があります。オプション「ノードがターゲットに表示されるべき時刻の最小NB」は、最終的なネットワークに表示されるようにジャーナルを引用する頻度を指定できます。上記の例では、このパラメータがゼロに設定されている場合、結果のネットワークにはすべてのソースが含まれます。 自然、経済学、経済ジャーナル、経済学、経済学、経済のレビュー

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