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Unsere Arbeit ist die eingehende Untersuchung von Graphenmodellen, insbesondere von großen Größen. In diesem Zusammenhang setzten wir die zuvor erworbenen Programmiertechniken in Python unter Verwendung von NetworkX als Bibliothek ein. Das Projekt hatte zwei Hauptachsen: Graphentheorie: alles Theoretische (Definitionen, Maße, Ausführungsbeispiele...) und Anwendungen: Wiederherstellung eines Feldgraphen, Vergleich zwischen Algorithmen und Vergleich zwischen Modellen. Darüber hinaus war dieses Projekt eine Gelegenheit, Graphentheorie, Python und NetworkX zu beherrschen und vor allem eine Bereicherung für unsere Data Mining Kultur. Und wir sind zufrieden, dass wir den Weltuntergangsalgorithmus verbessert und unsere eigene Version des Algorithmus zur Erkennung von Gemeinschaften implementiert haben: die Label-Propagation, und dass wir die Twitter-API als Mittel zur Erzeugung von Terraingraphen verwendet haben.
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