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Il nostro lavoro è lo studio approfondito dei modelli di grafi, specialmente di grandi dimensioni. In questo contesto, abbiamo utilizzato le tecniche di programmazione precedentemente acquisite in Python con l'uso di NetworkX come libreria. Il progetto aveva due assi principali: teoria dei grafi: tutto ciò che è teorico (definizioni, misure, esempi di esecuzione...) e applicazioni: recupero di un grafo di campo, confronto tra algoritmi e confronto tra modelli. Inoltre, questo progetto è stato un'opportunità per padroneggiare la teoria dei grafi, Python, NetworkX e soprattutto un arricchimento per la nostra cultura di Data Mining. E siamo soddisfatti di aver migliorato l'algoritmo della fine del mondo e di aver implementato la nostra versione dell'algoritmo di rilevamento della comunità: la propagazione delle etichette, e di aver usato l'API di Twitter come mezzo per generare i grafici del terreno.