Evaluasi Kinerja NetworkX, iGraph, Scikit-Network, dan CDlib untuk Deteksi Komunitas pada Graf Jejaring Sosial Berukuran Besar. - Dalam bentuk buku karya ilmiah
ALIF DIO AF`ALLY
Informasi Umum
Kode
24.04.5594
Klasifikasi
005.133 - Special programming techniques-specific programming language
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Data Science
Dilihat
102 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Perkembangan platform jejaring sosial telah mengubah cara orang berinteraksi. Jumlah pengguna media<br /> sosial yang terus bertambah menghasilkan data dalam jumlah besar dan menciptakan komunitas di antara<br /> pengguna yang menarik untuk dianalisis. Deteksi komunitas memiliki manfaat signifikan dalam memahami<br /> struktur jaringan dan memberikan wawasan tentang komunitas-komunitas ini. Namun, banyaknya pilihan<br /> dapat membuat pemilihan library dan algoritma yang tepat menjadi menantang. Oleh karena itu, penelitian<br /> ini menganalisis efektivitas algoritma deteksi komunitas pada dataset graf jejaring sosial menggunakan<br /> beberapa library Python seperti NetworkX, iGraph, Scikit-Network, dan CDlib, serta algoritma Louvain dan<br /> Label Propagation. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa iGraph adalah library yang optimal,<br /> berdasarkan waktu eksekusi, penggunaan memori, dan kemudahan penggunaannya. Selain itu, algoritma<br /> Louvain efektif untuk deteksi komunitas dan menunjukkan nilai modularity yang tinggi.
- CII4E4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | ALIF DIO AF`ALLY |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Fitriyani |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2024 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
