Преобразование сетевых данных в сложные сети: проблемы и перспективы

В статье представлены несколько способов преобразования различных практик в сложные сети, затрагивая теорию графов. Цель исследования заключается в том, чтобы оказать пользу использования сетевого подхода для изучения системы, в том числе для управления территориями. Сетевая наука привлекает учёных своим широким применением в различных видах деятельности: в экономике, в управлении. В статье показывается интерпретация некоторых объектов, процессов, данных с их внутренней природой в сети. Наоборот, для данных, которые весьма затруднительно интерпретировать в сложные сети (NUD), т. е. пространственных и временных, в силу их разнообразия, и многие учёные сталкиваются с проблемой подбора алгоритма преобразования. В процессе исследования был использован трехступенчатый алгоритм сетевизации. Мы выделили основные свойства данных в соответствии с их масштабными различиями - по расстоянию, времени и характеру и предложили трехэтапный алгоритм (основанный на масштабе метод) для сохранения реальных характеристиках практики в интерпретации сложной сети. Мы опробовали эту методику на ландшафте и картах землепользования, представляющих РФ вблизи озера Байкал, Ольхонский район, Иркутская область. Это позволило выявить, что генерализация карт привносит некоторые детали и измененные сетевых отпечатков, но не приводит к существенной трансформации топологии сети. Также рассмотрено как вид дополненной индексации больших данных с использованием сетевых показателей обеспечивает высокую производительность поиска в заданном домене. Основной вывод в статье: важно учитывать природу и особенности сети в отличие от данных, рассматривая их как сети.