معرفی دوره: تشخیص جوامع در گرافها با استفاده از الگوریتم فاخته (Cuckoo Search – CS)
تشخیص جوامع (Community Detection) یکی از مسائل کلیدی در تحلیل گرافها است که هدف آن، شناسایی گروههایی از گرهها (Nodes) در یک گراف است که ارتباطات درون گروهی بیشتری نسبت به بین گروهها دارند. این دوره با تمرکز بر طراحی و پیادهسازی الگوریتمهای فراابتکاری، با محوریت الگوریتم فاخته (Cuckoo Search – CS)، برای پیادهسازی و تحلیل تشخیص جوامع در گرافها میپردازد. الگوریتم فاخته، یک الگوریتم بهینهسازی فراابتکاری قدرتمند، با الهام از رفتار تخمگذاری فاختهها طراحی شده است و در این دوره برای کشف ساختارهای مخفی در گرافها استفاده میشود.
اهداف دوره:
- آشنایی با مفاهیم اساسی تشخیص جوامع در گرافها.
- پیادهسازی الگوریتم فاخته برای خوشهبندی و کشف جوامع.
- تحلیل نتایج تشخیص جوامع با استفاده از معیارهای ارزیابی مدرن.
- یادگیری نحوه استفاده از الگوریتمهای پیوسته مانند فاخته برای مسائل گسسته.
حتما قبل از سفارش معرفی دوره را مشاهده بقرمایید.
سرفصلهای دوره:
بخش 1: مقدمهای بر تشخیص جوامع (Community Detection)
- تعریف جوامع و اهمیت آن در گرافها.
- کاربردهای تشخیص جوامع در شبکههای اجتماعی، زیستی و فناوری اطلاعات.
- آشنایی با گرافها، ماتریس مجاورت (Adjacency Matrix)، گرهها (Nodes) و یالها (Edges).
بخش 2: آمادهسازی دادهها و گرافها
- بارگذاری دادهها و گرافهای نمونه.
- ساخت گراف از ماتریس مجاورت و نمایش ساختار آن.
- تحلیل اولیه گرافها و ویژگیهای آن.
بخش 3: تعریف مسئله و تابع هدف
- تعریف تابع هدف بر اساس مدولاریتی (Modularity) برای ارزیابی کیفیت جوامع.
- محاسبه هزینه بر اساس پارامترهای خوشهبندی.
- پیادهسازی توابع سفارشی برای محاسبه هزینهها (Cost Functions).
بخش 4: اصول و پیادهسازی الگوریتم فاخته
- مفاهیم اصلی الگوریتم فاخته:
- رفتار تخمگذاری فاخته.
- پرش لوی (Levy Flight) برای جستجوی محلی و جهانی.
- مکانیزم کشف لانه و جایگزینی آنها.
- تنظیم پارامترهای الگوریتم:
- تعداد جمعیت (Population Size).
- نرخ کشف (Discovery Rate – Pa).
- تعداد تکرارها (Max Iterations).
- پیادهسازی الگوریتم فاخته برای تشخیص جوامع در گرافها.
بخش 5: نگاشت فضای پیوسته به گسسته
- اهمیت نگاشت در استفاده از الگوریتمهای پیوسته برای مسائل گسسته.
- روشهای نگاشت موقعیت ذرات به ساختارهای گرافی.
- پیادهسازی استراتژیهای نگاشت در MATLAB.
بخش 6: تحلیل و ارزیابی نتایج
- تحلیل نتایج الگوریتم فاخته:
- نمایش گراف با رنگبندی برای جوامع.
- مقایسه خوشهبندی واقعی با نتایج الگوریتم.
- محاسبه معیارهای ارزیابی:
- PSNMI (Normalized Mutual Information).
- مدولاریتی (Modularity).
- بررسی رفتار الگوریتم در تکرارهای مختلف.
ویژگیهای دوره:
- تمرکز عملی: پیادهسازی کامل در محیط MATLAB.
- آموزش اصولی: یادگیری گامبهگام الگوریتم فاخته و کاربرد آن در مسائل گرافی.
- مناسب برای پژوهشگران و دانشجویان: این دوره برای افرادی که به تحلیل شبکهها و مسائل گرافی علاقه دارند، طراحی شده است.
مدرس: حسن سعادتمند
- بیش از 250 دوره آموزشی در متلب (MATLAB) و پایتون (Python).
- بیش از 15 سال تجربه در زمینه یادگیری ماشین، الگوریتم های فراابتکاری، یادگیری عمیق، مهندسی کنترل.
- چاپ چندین مقاله Q1 در بهترین ژرنال های دنیا Google Scholar.
- مدرس فرادرس
- کانال یوتیوب، کانال اپارت، کانال تلگرام، کانال ایتا
- ایمیل1: h.saadatmand22@yahoo.com
- ایمیل2: h.saadatmand@matlablearning.com
مدت زمان دوره: حدود 3 ساعت
- 0.5 ساعت آموزش الگوریتم فاخته.
- 2 ساعت پیادهسازی فاخته برای تشخیص جوامع.
- 0.5 ساعت تحلیل و ارزیابی نتایج.
امکان درخواست این دوره در محیط Python نیز وجود دارد. همچنین، میتوانید سفارش خود را برای پیادهسازی با سایر الگوریتمهای فراابتکاری ثبت کنید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.