Hk1 2022 2023 mang xa hoi de 1 (4)

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỀ THI CUỐI KỲ - Học kỳ năm 2022-2023 ĐỀ Môn thi: Mạng xã hội Thời gian làm bài: 90 phút Không sử dụng tài liệu Câu 1: (4đ) Tính độ đo Closeness Centrality, Harmonic Closeness Centrality Betweeness Centrality cho tất đỉnh đồ thị: Hướng dẫn trình bày dạng: − Closeness Centrality 1 o 𝑐𝐶 (𝐴) = 1+2+3+⋯ = … − Harmonic Closeness Centrality 1 o 𝑐𝐻 (𝐴) = + + + ⋯ = ⋯ − Betweeness Centrality Đỉnh bắt đầu Đỉnh đích Đỉnh trung gian Đường A B (…) or (…nếu đường khác nhau) o 𝑐𝐵 (𝐴) = (𝑇ổ𝑛𝑔 𝑠ố đườ𝑛𝑔 đ𝑖) Câu 2: (3đ) Trình bày chi tiết thuật toán PageRank xếp hạng đỉnh đồ thị (hệ số xác suất =0.85) cho đồ thị có ma trận kề sau, cho biết kết xếp hạng đỉnh? A A B C D E H B C D 0 0 1 0 1 E 0 1 0 H 1 0 Hướng dẫn trình bày: Lần lặp … A B C D E H … … … … … … … … … … … … … … … … … … Trong sinh viên cần diễn giải cơng thức lần lặp 1: PR(A1) = cơng thức tính PageRank cho đỉnh A lần lặp Tương tự cho đỉnh lại Câu 3: (3đ) Sinh viên chọn hai phần (Phần A Phần B): Phần A: Tính hệ số cụm (Clustering Coefficient) đỉnh đồ thị sau, sử dụng thuật toán K-Means gom cụm đỉnh dựa giá trị hệ số cụm Phần B Sử dụng thuật toán Girvan Newman cho toán phân cụm đồ thị sau Kết phân cụm? Lưu ý: sinh viên tính độ đo Edge Betweeness dựa duyệt BFS công thức gốc (kẻ bảng) TRƯỞNG KHOA GIẢNG VIÊN RA ĐỀ Ghi chú: cán coi thi khơng giải thích thêm Câu đáp ứng chuẩn đầu G1, G2 đề cương môn học Câu 2, đáp ứng chuẩn đầu G2 đề cương môn học