Mavisto Motivanalyse- und Visualisierungswerkzeug
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Mavisto Ranking & Zusammenfassung

Mavisto Stichworte

Analyse Analysieren Netzwerk analysieren Netzwerkmotiv Motiv

Mavisto Beschreibung

Mavisto ist ein einfaches Dienstprogramm, mit dem Sie GML-Dateien öffnen und Motive in Netzwerken analysieren können. Es bietet einen flexiblen Motiv-Suchalgorithmus und unterschiedliche Ansichten zur Analyse und Visualisierung von Netzwerkmotiven. Mavisto ist in Java geschrieben und basiert auf Gravisto, einem Editor für Grafiken und ein Toolkit für die Implementierung von Graph-Algorithmen. Haupteigenschaften: Hervorhebung der Abdeckung des Netzwerkelements durch Motiv Spiele: Die Abdeckung von Netzwerkelementen durch Motiv-Matches wird unter Verwendung einer Farbskala oder einer grauen Skala hervorgehoben. Dies ermöglicht eine visuelle Erkundung der Verteilung der Übereinstimmungen innerhalb des analysierten Netzwerks. Hervorhebung der Netzabdeckung von Motivlabelderivaten: Nun ist es möglich, dass Motive-Labelderivate (siehe nächster Punkt) die Netzwerkelemente hervorheben, die von ihren Spielen abgedeckt sind. Daher ist es möglich, zu analysieren, welche Teile / Elemente des Netzwerks von den Übereinstimmungen eines Motiv-Labelsderivats beeinflusst werden und welche Teile / Elemente nicht betroffen sind. Analyse von Netzwerken mit gekennzeichneten Kanten und / oder Scheitelpunkten (farbige Netzwerke): Für jedes Motiv können alle unterschiedlichen Etikettenderivate analysiert werden. Motiv-Label-Derivate gehören zu demselben topologischen Motiv, unterscheiden sich jedoch in den Etiketten ihrer Kanten, in den Etiketten ihrer Scheitelpunkte oder beides in den Etiketten ihrer Kanten und Scheitelpunkte. Diese drei verschiedenen Arten von Analysen können mit MAVISTO durchgeführt werden, indem nur Kantenetiketten, nur Vertex-Etiketten oder sowohl Edge- als auch Vertex-Etiketten betrachtet werden. Die Anzahl der verschiedenen Kantenetiketten oder der Vertex-Etiketten eines Netzwerks ist nicht eingeschränkt. Färbung der Randtypen eines Netzwerks: Die verschiedenen Kantenarten (von ihrem Label identifiziert) können mit unterschiedlichen Farben hervorgehoben werden, um einen besseren Überblick über die Verteilung der Randtypen innerhalb des analysierten Netzwerks zu erhalten. Ausschluss bestimmter Kanten aus Randomisierung: Die Etiketten der Kanten des analysierten Netzwerks werden verwendet, um die Kanten in bestimmten Gruppen von Kantenarten entsprechend ihrer Kantenetiketts anzuordnen. Es ist möglich, die Kanten bestimmter Randtypen aus dem Netzwerk-Randomisierungsprozess auszuschließen, um beispielsweise eine Unterscheidung von regulatorischen Kanten und Strukturkanten zu ermöglichen, wenn sie die statistische Signifikanz von Motiven analysieren.

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