Practice Exercise 03_ Tópicos em Computação I - G1_T1 - 2023_2

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(1525101) Tópicos em Computação I Ques�onários Prac�ce Exercise #03
Prac�ce Exercise #03
Entrega 15 nov em 23:59 Pontos 5 Perguntas 3 Disponível até 15 nov em 23:59
Limite de tempo Nenhum
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MAIS RECENTE Tenta�va 1 2.362 minutos 1 de 5
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Enviado 6 nov em 9:35
Esta tenta�va levou 2.362 minutos.
1 / 1 ptsPergunta 1
Sua Resposta:
How can centrality metrics be used to iden�fy important nodes in a graph?
A centralidade é uma métrica mais geral que pode ser usada para determinar a importância de um nó em um
grafo. Existem vários �pos de centralidade, incluindo centralidade de grau, centralidade de proximidade e
centralidade de intermediação. Cada uma dessas métricas oferece uma perspec�va única sobre a importância
de um nó em um grafo e cada uma é apropriada para diversas aplicações.
A centralidade de grau refere-se ao número de conexões que um nó possui com outros nós no grafo. Essa
métrica é ú�l para iden�ficar nós que estão bem conectados no grafo, como nós com um grande número de
vizinhos em uma rede social.
A quan�dade de arestas ligadas a um nó é chamada de sua centralidade de grau. Para calcular o escore
padronizado, cada escore é dividido por n-1, onde n é o número de nós.
A centralidade de intermediação conta o número de vezes que um nó age como uma ligação entre outros nós
no grafo. Essa métrica é ú�l para iden�ficar nós que desempenham um papel vital na conexão de diferentes
regiões do grafo, como nós que atuam como mediadores importantes em uma rede social.
A centralidade de intermediação de um nó v é a soma da fração de todos os caminhos mais curtos que passam
por v.
A centralidade de proximidade calcula a distância média entre um nó e todos os outros nós em um grafo. Essa
métrica é ú�l para iden�ficar nós que têm uma forte ligação com o restante do grafo, como nós em uma rede
social.
A centralidade de proximidade de um nó u é o recíproco da distância média dos caminhos mais curtos para u
entre todos os n-1 nós alcançáveis.
fonte: h�ps://medium.com/mlearning-ai/graph-genius-unlocking-the-secrets-of-iden�fying-key-nodes-
e4c0da4ecc80#:~:text=Closeness%20centrality%20calculates%20the%20average,nodes%20in%20a%20socia
l%20network.
0 / 2 ptsPergunta 2
Sua Resposta:
Não respondidaNão respondida
You have a social network represented as an adjacency matrix. Calculate the degree centrality for each node.
 A B C D
A 0 1 1 0
B 1 0 1 1
C 1 1 0 1
D 0 1 1 0
0 / 2 ptsPergunta 3
Sua Resposta:
Não respondidaNão respondida
Determine the closeness centrality of every node in a network depicted as an adjacency list. Employ Dijkstra's
algorithm to ascertain the shortest paths. Subsequently, compute the betweenness centrality for each node
and pinpoint those nodes with the greatest betweenness. Examine the significance of these nodes within the
broader context of the en�re graph.
A -> B, C
B -> A, C, D
C -> A, B, D
D -> B, C
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