Pred začetkom dela bi se rad pogovoril z izvajalcem posamezne naloge.
Knjižnica TQ je še v razvoju. Najbrž bo doživela še različne spremembe. Poleg razširitev najbrž še preimenovanje funkcij po neki “standardni” shemi. Utegnejo se spremeniti tudi zvrsti argumentov - morda bodi vsi podatki o omrežju združeni v ustrezen nabor (tuple).
Naloga je obsežnejša in zahteva nekoga, ki zelo dobro obvlada slikovne vmesnike v Pythonu (enega od tkinter, Wx, Qt) in sam Python.
Cilj naloge je priprava ogrodja programa Ianus - uporabniškega vmesnika (podobnega vmesniku v Pajku) za novo knjižnico TQ (temporal quantities), ki je v razvoju. Trenutno zmore že precej stvari.
Naloga je odprta za izboljšave. V nadaljevanju bo potrebno dodati še marsikaj:
Naloga ni preveč zahtevna. Razdeli se lahko tudi na več podnalog.
Cilj naloge je ustvariti zbirko primerov časovnih omrežij v Ianusovi obliki. Najenostavnejša pot do omrežij je pretvorba obstoječih podatkovij v časovna omrežja. Opis Ianusove oblike in nekaj primerov že ustvarjenih omrežij je mogoče najti tukaj.
Tu je nekaj primerov podatkovij:
Zaželjeno je, da se za izbrane vire napišejo programi, ki ustvarijo omrežja iz tekočih podatkov.
Zanimivi sta tudi vprašanji:
Možno je tudi nadaljevanje naloge v analizo ustvarjenega omrežja. Če bodo rezultati zanimivi, je mogoče razmišljati tudi o članku.
Osnovna izvedba prikaza časovnih količin je že narejena v R-ju. Izdelati bi bilo potrebno podobno, po možnosti boljšo, podporo v Pythonu. Obstaja veliko prostora za izboljšave.
Časovna omrežja vsebujejo veliko količino podatkov. En od načinov, kako dobiti vtis o omrežju, je pregled v obliki filma. Cilj naloge je ustvariti tak pregledovalnik.
Naloga se lahko razdeli na nekaj korakov:
Moody; Dynnetwork; vis.js; d3.js; Vimeo; Plosone; Graph diaries
Netlogo: Giant Component; Preferential Attachment; Small Worlds; Diffusion on a Directed Network; Virus on a Network; Electrical Network; 3D network; Bing net simulator;
Knjižnico TQ bi bilo dobro izvesti tudi v R-ju. S tem se odpre pot v statistične analize.
Naloga zahteva dobro poznavanje programiranja v R-ju. Osnovni razmislek je poiskati učinkovito predstavitev časovnih omrežij v R-ju. Morda redke matrike? Note; Matrix; Slam
Povezave z drugimi R-jevimi knjižnicami za analizo omrežij: i-graph, graph, SNA, Statnet
Glej članek: Shah, V.B., Edelman, A., Karpinski, S., Bezanson, J., Kepner, J.: Novel algebras for advanced analytics in Julia (PDF).
koda k članku,
Julia,
Julia - članek.
Primerjaj časovno učinkovitost izvedbe v Julii s Pythonsko.
Pri programiranju knjižnice TQ ni bilo časa za sprotno pisanje dokumentacije. Dobro bi bilo vse procedure temeljito preizkusiti in napisati ustrezno dokumentacijo.