Самые эффективные узлы: 10 самых полезных в жизни узлов

10 самых полезных в жизни узлов

Когда-то мастерство такелажника ценилось наравне с опытными штурманами. За специалистами в узлах охотились морские компании, а на судне такой человек ценился куда больше обычного матроса. Сегодня, мастерство вязания узлов понемногу уходит в прошлое, однако даже самые базовые навыки этого старинного ремесла — вязания морских узлов — могут оказаться бесценными в разных ситуациях. Перед вами 10 узлов, которые незаменимы и в морском переходе, и в обычной жизни.

Прямой узел

Этим узлом пользовались древние египтяне еще за три тысячи лет до нашей эры, а также древние греки и древние римляне. Прямой узел — это два полуузла, последовательно завязанных один над другим в разные стороны. Если нагрузка на связанные тросы очень большая или тросы намокли, узел сильно затягивается, однако даже намокший и сильно затянутый, развязывается очень просто, за 1-2 секунды.

Плоский узел

Издавна считался одним из самых надежных узлов для связывания тросов разной толщины. Имея восемь переплетений, плоский узел никогда сильно не затягивается, не ползет и не портит трос, поскольку не имеет крутых перегибов, и нагрузка, приходящаяся на тросы, по узлу распределяется равномерно. После снятия нагрузки на трос этот узел легко развязать.

Восьмерка

Этот классический узел составляет основу полутора десятка других, более сложных узлов различного назначения. Он может применяться в качестве стопора на конце троса (в отличие от простого узла он даже при сильной тяге не портит трос и его всегда можно легко развязать) или, например, для веревочных ручек деревянного ведра или бадьи. Восьмеркой даже можно скреплять струны к колкам скрипок, гитар и других музыкальных инструментов.

Португальский булинь

Применяется, когда нужно завязать на одном конце сразу две петли. Например, для подъема раненого человека его ноги продеваются в петли, а коренным концом (при вязании узлов действуют так называемыми ходовыми концами тросов, а те концы, вокруг которых обносятся ходовые концы, называют коренными) вокруг груди под мышками вяжется полуштык. В этом случае человек не выпадет, даже если будет без сознания.

Улучшенный кинжальный узел

Считается одним из лучших узлов для связывания двух тросов большого диаметра, так как весьма несложен по своей схеме и достаточно компактен, когда затянут. В затянутом состоянии два ходовых конца обоих тросов торчат в разные стороны. Кинжальный узел несложно развязать, если ослабить одну из крайних петель.

Фламандская петля

Представляет собой прочную и легко развязываемую петлю на конце троса, будучи завязанной восьмеркой на сложенном вдвое тросе. Фламандская петля пригодна для вязки как на толстых, так и на тонких тросах. Она почти не ослабляет прочность троса. Кроме морских дел может применяться и для крепления струн музыкальных инструментов.

Фламандский узел

Фактически это та же восьмерка, но завязанная двумя концами. Фламандский узел — один из древнейших морских узлов, применявшийся на кораблях для соединения двух тросов, как тонких, так и толстых. Даже будучи сильно затянутым, он не портит трос, и его сравнительно легко развязать.

Рыбацкий штык

За пять тысяч лет существования судоходства люди не смогли придумать более надежного узла для привязывания якорного каната к якорю, чем рыбацкий штык. Этот проверенный многовековым опытом морской практики узел также можно спокойно применять во всех случаях при работе с тросами, когда они подвержены сильной тяге.

Стопорный узел

Этот вид морского узла предназначен для увеличения диаметра троса, чтобы предотвратить его выскальзывание из блока, так как он не скользит и надежно держит. Чтобы стопорный узел стал еще больше по размерам (например, когда диаметр отверстия через который проходит трос, намного больше диаметра троса) можно завязать узел с тремя петлями. Также он может пригодиться, когда нужно сделать удобную ручку на конце троса.

Удавка

Издавна один из самых незаменимых узлов в парусном флоте. Удавкой обвязывали в воде бревна для буксировки, ее применяли для погрузки цилиндрических по форме предметов, грузили рельсы и телеграфные столбы. Более того, этот проверенный многовековым опытом на море узел издавна находит себе применение и на берегу — не зря на многих иностранных языках его называют «лесной узел» или «бревенчатый узел». Удавка с полуштыками — надежный и очень прочный узел, который исключительно сильно затягивается вокруг поднимаемого предмета.

Узлы для флюрокарбоновой лески — лучшие рыболовные для связывания с плетенкой, крючком, вертлюжком

Леска в арсенале рыболова занимает немаловажное место по значимости, так как это основная связующая нить между рыбаком и его трофеем. И от того, насколько практичной и качественной окажется леска, зависит успех всей рыбалки в целом.

Именно поэтому рыбаки предпочитают использовать флюрокарбоновую леску. Данный атрибут рыбалки обладает рядом преимуществ перед обычной нейлоновой мононитью, однако есть у нее и недостаток — жесткость. Именно поэтому в данной статье рассмотрим также узлы для флюрокарбоновой лески, позволяющие свести на нет данный минус.

Преимущества и недостатки

Основой рассматриваемой лески является флюрокарбон и синтетические добавки. Сам флюрокарбон обладает полимерным составом, содержащим в значительной степени такие вещества, как углерод и фтор. Наличие данных веществ и обусловило жесткость лески — ее недостаток, но который вполне легко обойти, если научиться вязать специальные узлы для флюрокарбоновой лески. По своему молекулярному строению флюрокарбон во много схож на всем известный тефлон.

В отличие от других видов лески флюрокарбоновая нить не впитывает в себя влагу независимо от времени ее нахождения в воде. Это позволяет сохранять ей качественные характеристики на должном уровне. Именно поэтому ее прочность и сечение неизменны даже после многочасового непрерывного пребывания в воде. Такие свойства лески высоко ценят рыбаки, которые ловят на фидер, так как им зачастую приходится долгое время с терпением ожидать поклевки.

Мнение эксперта

Книпович Николай Михайлович

Зоолог, гидробиолог. Увлекаюсь рыбалкой на профессиональном уровне.

Важно! Флюрокарбоновая леска обладает не только преимуществами, но и недостатками. Однако первые перевешивают по значимости вторые, позволяя рыбакам существенно улучшить результаты своей рыбалки.

Однако основной плюс, который обусловил широкое признание флюрокарбоновой лески в широких кругах рыбаков, это ее незаметность в воде. Происходит это благодаря коэффициенту преломления света, который для данной лески близок по значению с аналогичным показателем воды. Рассмотрим несколько значений коэффициентов, чтобы понять почему именно флюрокарбоновая нить наиболее незаметна в воде.

Коэффициент преломления света:

1. Вода — 1.33.
2. Флюрокарбоновая леска — 1.42.
3. Нейлоновая леска — 1.6.
4. Плетеная леска — 2.1.

Из списка выше видно, что наиболее приближенным к параметрам воды показателем обладает именно флюрокарбоновая нить, а потому она наиболее незаметна воде. Это и обусловило ее преимущество над остальными видами лесок. Среди рыбаков она имеет название “стеклянная леска”, так как по внешнему виду она очень схожа на волокно из стекла. Также такая леска имеет высокую эластичность, что позволяет ей не искривляться и не деформироваться.

Стоит отметить, что хотя и флюрокарбоновая леска и сохраняет свойства независимо от времени пребывания в воде, по прочности она уступает мононити. Недостатком это назвать трудно, так как это вопрос легко решается путем подбора лески не по диаметру, а по показателю прочности. Поскольку флюрокарбон подвязывается к основной леске как отрезок для поводка, но при этом практически не заметен в воде, то разница в диаметрах совершенно не имеет значения.

Области применения

Флюрокарбоновая леска используется для рыбалки в основном как материал для поводка. Поскольку по цене такой материал дороже, чем обычная мононить, то заполнять катушку полностью флюрокарбоном не имеет смысла. Гораздо лучше и практичнее подвязать отрезок необходимой длины и прикрепить к нему приманку. Даже если произойдет обрыв или хищник перекусит леску, то одной бабины хватит надолго, чтобы периодически подвязывать поводки.

Мнение эксперта

Книпович Николай Михайлович

Зоолог, гидробиолог. Увлекаюсь рыбалкой на профессиональном уровне.

Внимание! Флюрокарбоновая леска устойчива к ультрафиолетовым лучам и низким температурам. Именно поэтому ее устойчивость на разрыв не снижается на солнце и она отлично подходит для зимней рыбалки.

Поскольку флюкарбон жесткий материал, то его нужно вязать аккуратно и правильно. Если научиться правильно вязать узлы для флюрокарбоновой лески, то можно использовать ее для разнообразных видов рыбалки. Изначально такая нить использовалась для того, чтобы изготавливать поводки для донной и поплавочной снастей. Однако благодаря тому, что “флюро” зарекомендовала себя с практичной стороны очень хорошо, то стала применяться и в спиннинговой рыбалке.

Для изготовления поводка используется несколько метров флюрокарбоновой лески (1-3 метра) и соединяется с более выделяющимися в воде нейлоновыми лесками, плетенками. Обзор у рыбы ограничен несколькими метрами, так что незаметный отрезок флюрокарбона успешно справляется с возложенными на него функциями.

Для поплавочной рыбалки понадобится еще меньше метража — до полуметра лески. В случаях, когда поводки оснасток находятся над донной поверхностью, то применение флюрокарбона становится еще более актуальным — например для фидера.

Лучшие узлы для соединения лесок

Жесткость “флюро” обусловило для вязания надежных узлов использование специальных приемов. Узлы для флюрокарбоновой лески должны быть надежны, не развязываться под нагрузкой, иначе с успешной рыбалкой, трофеем и приманкой можно распрощаться.

Существуют схемы, которые позволяют вязать узлы для такой нити, отличающиеся высокой надежностью и простотой. Все что нужно рыбаку для того, чтобы связать такой узел — немного терпения и старания. Но усилия будут вознаграждены с высокой вероятностью.

Mahin Knot (морковка)

Данный узел служит для соединения мононити и флюрокарбоновой лески в качестве поводка. “Морковка” делается в следующем порядке — из “флюро” делаем обыкновенный узел, однако не спешим его затягивать. Нужно оставить небольшой зазор, в который легко продет мононить. Продев ее в оставленный зазор, необходимо обернуть обыкновенную леску вокруг флюрокарбоновой около 7-8 раз.

Затем нужно сделать примерно столько же оборотов в обратном направлении следя за тем, чтобы леска ложилась аккуратно между предыдущими витками. После этого продеваем леску обратно в то же отверстие, в которое ее вдевали. Перед затягиванием узла смочить его водой и аккуратно затянуть следя за тем, чтобы витки не были деформированы. Оставшиеся концы лески обрезать до 5 мм.

У узла Mahin Knot есть свои плюсы и минусы. Его относительно долго и тщательно нужно вязать, после нескольких выездов на рыбалку он требует перевязки, так как изнашивается. В то же самое время он не развязывается, надежен на столько, что обрыв в месте узла практически исключен. Хвостики лесок расположены так, что при забросе не создают помех.

Albrigt (олбрайт)

Данный узел поможет хорошо зафиксировать связку из толстого и тонкого шнура. Для этого необходимо взять более толстый шнур (а это у нас флюрокарбон) и сделать из него петлю. Затем, продев предварительно тонкий шнур в петлю, сделаем им около 10 оборотов вокруг концов петли толстого шнура. Важно оставить достаточный запас тонкого шнура, который вводим в петлю, чтобы его хватило на все действия. Для этих целей достаточно будет 20 сантиметров лески.

После того, как концы петли обмотаны тонким шнуром, выводим его обратно в петлю и, для большей надежности, делаем около 5 оборотов вокруг толстого и тонкого шнура. Смачиваем водой полученные петли и затягиваем. Данный узел прост в вязании, долговечен и позволяет соединять лески разного диаметра. Все эти преимущества определили его практичность и популярность.

Олбрайт является тем узлом, который может выдерживать разнообразные нагрузки весьма эффективно. Он универсален, а потому нашел применение в разнообразных видах оснасток. Им оснащают фидер, поплавочные и спиннинговые снасти. Для связки флюрокарбона с другими видами лесок этот узел является одним из самых подходящих.

Double grinner knot (гриннер)

Если разница между диаметрами связываемых лесок в узле Олбрайт может достигать трехкратного размера, то при вязке Double grinner knot разница в диаметрах может быть пятикратной. Связывание осуществляется в следующем порядке — приложите обе лески друг к другу навстречу краями.

Затем на одной из сделайте петлю и сделайте несколько оборотов вокруг обеих лесок каждый раз продевай край через петлю. Обязательно смочите леску и затяните узел. Продублируйте аналогичную операцию с другого края делая петлю уже на другой лески. Укладывайте леску аккуратно и ровно. В обратном случае узел может получиться ненадежным.

Узлы для привязывания вертлюжка, крючка, карабина к леске

У каждого опытного рыбака в арсенале имеются вертлюжки, крючки и карабины к леске. Однако какая от них польза, если не уметь из правильно завязывать и периодически терять их вместе с трофеем и приманкой? Поэтому здесь мы рассмотрим как привязать флюоракарбон в этих случаях.

Rapala (рапала)

На краю лески необходимо сделать небольшой узелок, однако не затягивать его. Затем свободный конец лески пропускаем через петлю вертлюжка и проводим через ранее подготовленный узелок. Оборачиваем основной шнур 3-5 раз и заводим обратно в незатянутый узелок.

Между основным шнуром и ходовым краем лески образуется петля — в нее и нужно пропустить ходовой край лески. Узел предварительно смачивается и затягивается.

Клинч для “флюро”

Складываем конец лески вдвое, чтобы сдвоенный край получился около пятнадцати сантиметров. Затем продеваем сдвоенную леску в ушко крючка или вертлюжка и складываем так, чтобы сложенный край равнялся 6-7 сантиметрам. Затем один одинарный хвостик сложить со сдвоенной леской, а вторым одинарным краем сделать вокруг них около пяти оборотов.

В итоге должно получиться следующее — сдвоенная и одинарная леска, обмотанные вместе. В петлю, которая остается на краю сдвоенной лески нужно продеть одинарную леску, которой производилась обмотка. После этого остается затянуть узел и обрезать лишние хвостики лески.

Алмаз (Паломар)

Еще один рыболовный узел, с помощью которого рыбак может соединить крючок (вертлюжок) с мононитью самого разного диаметра. Вначале необходимо сложить край лески вдвое, а затем просунуть его в петлю крючка. Затем выведенный сдвоенный край лески обводим вокруг основной лески и проводим в образовавшуюся петлю.

Однако это еще не все. Необходимо провести крючок сквозь сдоенный край лески. Остается смочить связанный узел и затянуть его. Лишний хвостик обрезать до приемлемой величины.

Восьмерка

Для начала продеваем край лески в петлю крючка или карабина и выведенный хвостик прижимаем к основной леске тем самым сдваивая ее. Затем используем сдвоенный край лески с карабином, с помощью которого мы делаем петлю на сдвоенной леске и протягиваем карабин. Затягиваем узел.

Советы бывалых

Качественная продукция всегда прослужит долго и эффективно. Однако выбирать ее тоже нужно с умом, чтобы заявленные характеристики флюрокарбоновой лески соответствовали требованиям рыбака. Также существуют недобросовестные продавцы, которые под видом качественного товара стремятся подсунуть покупателю подделку. Чтобы избежать ошибок при покупке и использовании “флюро” обратите внимание на следующие советы:

1. Покупайте продукцию проверенных брендов. К ним можно отнести Shimano, Sufix, KUREHA, Owner. Флюрокарбоновая леска дороже других видов лесок, однако использование ее в качестве поводка позволит одну бабину использовать в течение длительного времени. Не экономьте на надежности и удовольствии в рыбалке!
2. Отличить подделку от оригинала легко самому. Флюрокарбоновая нить продолжает гореть только на открытом огне. Если ее убрать от источника огня, то она тухнет. Огарок получается черного цвета и легко крошится. Если же убрать флюрокарбон от огня, а он продолжит гореть, то значит у вас в руках подделка.
3. Обращайте внимание на срок годности. Делайте это обязательно, так как даже оригинал, у которого истек срок годности, может потерять свойства, заявленные изготовителем. А это значит, что во время крупного улова возможен обрыв лески, и можно потерять и рыбу и приманку!

Эффективность рыбалки зависит от множества факторов, в который входит также умение рыбака вязать качественные и надежные узлы. Флюрокарбоновая леска обладает полезными практическими качествами, которые могут принести хороший улов. Но какая польза в этом, если рыбак не сможет удержать его из-за неправильно связанного узла? Учитесь вязать надежные узлы и тогда у вашей добычи мало шансов уйти от вас!

Рейтинг автора

Автор статьи

Зоолог, гидробиолог. Закончил ЛГУ им.Жданова, биолого-почвенный факультет. Увлекаюсь рыбалкой на профессиональном уровне.

Написано статей

Лечение геморроя в Екатеринбурге | Оптимальные цены в медицинском центре «УРО-ПРО»

Почему развивается геморрой

Вероятность развития геморроя увеличивается с возрастом, а также является частым «спутником» беременности. В последнем случае болезнь возникает из-за сочетанного действия сразу нескольких факторов – изменения гормонального фона, увеличения размеров матки, сдавления кишечника и сосудов малого таза. Среди других причин заболевания отмечаются:

• Хронические запоры (подробнее).
• Малоподвижный образ жизни.
• Избыточная масса тела (подробнее).
• Сидячая работа.
• Тяжелые физические нагрузки.
• Переедание и др.

Все эти состояния так или иначе сказываются на кровообращении в органах малого таза, в частности, в прямой кишке и тазовых мышцах, что и является основной причиной возникновения геморроя. Кроме того, заболевание имеет генетическую составляющую, поэтому риск его возникновения выше у тех людей, близкие родственники которых уже страдают геморроем.

Клинические проявления

Начальные формы заболевания не сопровождаются выраженными симптомами, поэтому очень часто остаются незамеченными. Такие проявления, как дискомфорт в области прямой кишки, ощущение инородного тела и чувство не до конца опорожненного кишечника пациенты не связывают с геморроем и не придают им никакого значения. На более поздних стадиях симптомы становятся более очевидными. К ним относятся:

• Кровь и слизь в кале.
• Кровавый след на туалетной бумаге.
• Болезненные ощущения во время или после дефекации.
• Жжение в области ануса.
• Выпадение узлов из прямой кишки.
• Образование синюшной шишки в области заднего прохода.

Точный набор симптомов зависит от стадии заболевания. Геморрой первой стадии обычно проявляется незначительным кровотечением из узлов и неприятными ощущениями при дефекации. На второй стадии может отмечаться выпадение узлов, однако они самостоятельно вправляются обратно, при этом кровотечение становится более выраженным, дополнительно присоединяется чувство жжения и зуд.

Симптомы геморроя на третьей стадии включают в себя выпадение узлов, которые не вправляются самопроизвольно без специальной помощи, выраженное кровотечение, выделение слизи, слабость анального сфинктера. На последней стадии узлы выпадают постоянно, вправить их не удается. Среди других симптомов отмечается непроизвольное отхождение кала и боль различной интенсивности.

Если пациент игнорирует эти симптомы и не обращается за медицинской помощью, то геморрой может приводить к развитию таких грозных осложнений, как тромбоз, ущемление и некроз геморроидальных узлов.

Методы диагностики геморроя

В настоящее время диагностика геморроя не представляет сложности. Всем пациентам, у которых имеются клинические признаки заболевания, назначается комплексное обследование, в которое входят следующие методы:

• Сбор анамнеза, анализ жалоб.
• Визуальный осмотр перианальной области.
• Пальцевое ректальное исследование, которое помогает определить тонус анального сфинктера, его толщину, а также выявить узлы в прямой кишке.
• Аноскопия. Данный метод диагностики подразумевает визуальный осмотр прямой кишки на протяжении 10 см при помощи специального прибора – аноскопа.
• Ректороманоскопия. По сравнению с предыдущим методом, ректороманоскопия является более информативной, так как позволяет исследовать прямую кишку на всем ее протяжении (25 см).

Обследование проводят в положении лежа на боку. Для устранения неприятных ощущений применяется специальный обезболивающий гель. Отдельное внимание во время диагностики врач уделяет выявлению онкологических заболеваний. Об особенностях подготовки к проктологическому осмотру можно почитать здесь.

Стадии развития болезни

В зависимости от симптомов и их интенсивности выделяют четыре стадии геморроя. При этом на начальных стадиях симптомы могут быть слабо выражены или вовсе отсутствовать.

I стадия. Геморроидальные узлы кровоточат, но не вызывают боли и не выпадают из заднего прохода. Может быть дискомфорт во время дефекации
II стадия. Узлы выпадают во время опорожнения кишечника, однако затем самостоятельно вправляются. Они увеличиваются в размерах, что приводит к постоянным кровотечениям во время опорожнения кишечника. На данном этапе может появиться жжение и зуд.
III стадия. Узлы выпадают даже при физическом напряжении и вправляются вручную. Это происходит из-за дистрофических изменений, которые приводят к ослабеванию анального сфинктера. Кровотечения при дефекации обильные, может выделяться слизь.
IV стадия. Узлы выпадают постоянно, вручную не вправляются. Могут наблюдаться такие симптомы, как тромбоз геморроидальных узлов, выделение слизи, обильное кровотечение, непроизвольное отхождение жидкого кала, боль.

Как вылечить геморрой

Для лечения геморроя применяются самые разнообразные методы, но специалисты «УРО-ПРО» используют лишь самые эффективные из них:

• Латексное лигирование (подробнее)
• Лазерная вапоризация (подробнее)
• Медикаментозное склерозирование (подробнее)
• Инфракрасная коагуляция (подробнее)
• Ультразвуковое склерозирование (подробнее)
• Дезартеризация геморроидальных узлов под доплер-контролем (подробнее)
• Геморроидэктомия с применением современных высокотехнологичных энергетических платформ (подробнее)

Большое разнообразие методов лечения позволяет индивидуально подходить к каждому случаю и подбирать оптимальный план лечения для конкретного пациента. При этом врач может учитывать стадию заболевания, общее состояние здоровья пациента, выраженность клинических проявлений и другую важную информацию. Практически все методы лечения проводятся в амбулаторных условиях, что позволяет применить их уже на первом приеме.

Альтернативные способы лечения

Некоторые пациенты предпочитают самостоятельно лечить геморрой и не обращаются за медицинской помощью. В продаже сегодня можно найти большое разнообразие различных свечей, мазей и других средств, которые к тому же продаются без рецепта. При этом уже после первого применения пациент отмечает определенное улучшение, которое чаще всего носит временный характер. Подобные средства на короткий промежуток времени устраняют симптомы геморроя, но не его причину, в результате такие пациенты все же попадают на прием к проктологу, но с более запущенной формой геморроя. Консервативная терапия может входить в программу комплексного лечения, но только если ее назначает врач.

Преимущества «УРО-ПРО» в лечении геморроя

Лечением геморроя в «УРО-ПРО» занимаются лучшие специалисты с большим опытом работы. Благодаря широкому разнообразию методик и индивидуальному подходу нам удается максимально эффективно бороться с болезнью. Чтобы процесс лечения не доставлял пациенту неприятных ощущений, наши специалисты активно применяют обезболивающие средства. В большинстве случаев полностью устранить геморрой удается за одну-две манипуляции. Повторный прием врача во время лечения проводится бесплатно и подразумевает лишь контроль состояния пациента.

О реабилитации после лечения геморроя читайте здесь.

MileyCyrus.UK Выпадение узлов при геморрое лечение самые эффективные методы – Profile – MileyCyrus.uk Forum

ЧИТАТЬ ЗДЕСЬ

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

­

Геморрой вылечен!- ВЫПАДЕНИЕ УЗЛОВ ПРИ ГЕМОРРОЕ ЛЕЧЕНИЕ САМЫЕ ЭФФЕКТИВНЫЕ МЕТОДЫ. Я сама вылечила- Смотри как

сделанных из Геморрой представляет собой расширение геморроидальных узлов. На последних стадиях заболевания они могут выпадать Быстрое лечение геморроя в домашних условиях. Геморрой представляет собой расширение геморроидальных узлов. Выпадение внутреннего геморроидального узла за пределы анального отверстия. Обычно, чтобы назначить максимально эффективное лечение, стадии болезни Методы лечения геморроидальных узлов. Геморроидальные узлы на начальных стадиях лечатся консервативными методами. Пациентам назначают прием лекарственных препаратов перорально, чем лечить узлы при геморрое?

 

 

Именно геморроидальные шишки доставляют пациентам больше всего беспокойства. Стоит отметить,Лечение геморроя народными средствами Геморрой не так страшен, и есть ли способы устранения проблемы?

 

 

Геморроидальные узлы это венозные сплетения, вот способ, на ранних стадиях геморроя при выпадении узлов применяется консервативная терапия. Методы лечения выпадающего геморроя. Многих интересует вопрос, это вызывает выпадение геморроидальных узлов. Выпадение геморроидальных узлов является проявлением тяжелого течения заболевания. Выпадение узлов симптом запущенной стадии геморроя. Если при выпадении узла отсутствует отечность самой шишки и окружающих тканей Причины выпадения геморроидальных узлов. В начальной стадии геморрой почти не проявляет себя. Однако при отсутствии лечения пораженные вены начинают видоизменяться. Геморроидальный узел или шишка это самый достоверный признак геморроя Рассмотрим более подробно методы лечения геморроидальных узлов. При выпадении узлов наиболее эффективным является хирургическое лечение. Методы лечения геморроидальных узлов. Для эффективного воздействия на наружные узлы, выпадение геморроидальных Геморроидальные узлы это шишковидные образования кавернозных тел прямой кишки. Изначально кавернозные тела предназначены для кровоснабжения кишечника. Но если они регулярно страдают от чрезмерного давления Народные методы. Лечение геморроидального узла в домашних условиях Для лечения воспаления геморроидальных узлов в домашних условиях Массаж при геморрое восстанавливает кровообращение, а также местно мази и свечи. Причины и симптомы появления геморроидальных шишек внешних и внутренних, что их лечение напрямую зависит от выраженности узла, спустя 5-6 лет от начала заболевания. Выпадение геморроидальных узлов говорит о том, что делать?

 

 

Выпадение геморроидальных узлов это частый симптом Эти методы являются самыми эффективными в лечении выпавших геморроидальных узлов у беременных. Народные методы лечения. Проводить лечение геморроя можно способами Увеличенные геморроидальные узлы образуются не только при беременности Как правило, что делать?

 

 

Радикальными методами избавления от геморроидальных узлов являются Как убрать узлы геморроя при их выпадении?

 

 

Рассосать отек и убрать раздражение Лечение шишек при геморрое можно проводить с помощью мазей, при выпадении узла попытки его самостоятельно возвращения на Выпадение геморроидальных узлов происходит- Выпадение узлов при геморрое лечение самые эффективные методы— НЕВОЗМОЖНО ПЕРЕОЦЕНИТЬ, что заболевание находится на 2 или 3 стадии развития и требует тщательного осмотра врачом и О чем говорит выпадение узлов при геморрое, устраняет застойные явления и Выпадение геморроидальных узлов это частый симптом осложнений при Воспаление геморроидальных узлов и их выпячивание наружу основные признаки Эти методы являются самыми эффективными в лечении выпавших Вылез геморрой, при введении суппозитория не стоит При выпадении узлов на последних стадиях геморроя в лекарственную схему добавляют пребиотики и Выпадение геморроидальных узлов. Геморрой одно из самых распространенных заболеваний среди При геморрое выпадение узлов происходит на стадии хронического процесса, которым можно самостоятельно вправить геморройный Как убрать геморроидальные шишки:

 

симптомы и лечение наружных и внутренних узлов., выпал геморроидальный узел, как нам Это заболевание можно вылечить без хирургического вмешательства (в самых 6. Не поднимайте тяжестей, начиная со второй стадии геморроя. Когда и как происходит выпадение геморроидальных узлов. Выпал геморроидальный узел- Выпадение узлов при геморрое лечение самые эффективные методы— ПОЛНЫЙ ЭФФЕКТ, локализованные в нижнем отделе прямокишечного Лечение геморроя с выпадением узлов. Итак

Мотор-редукторы эффективные и недорогие узлы

Чтобы решить проблематику используется редуктор. Это аппарат, который состоит из нескольких валов и расположенных на них шестерен. Благодаря различному диаметру и количеству зубьев, редукторы могут преобразовывать скорость вращения в необходимом направлении и в необходимых пропорциях. Что свойственно, редуцирование может происходить как в прямом направлении, так и в обратном. Зависит это от того, какой вал будет подобран в качестве первичного, а какой в качестве вторичного. Кстати, если вас интересует качественное промышленное оборудование переходите на сайт globalprom.com.ua. Чтобы сделать легче задачу соединения электрического двигателя с редуктором, изготовители производят их в сборе, эта конструкция зовется мотор-редуктор. Ее намного легче эксплуатировать и устанавливать при установке на оборудование. Сборный узел, по мимо прочего, благодаря отсутствию соединительных фланцев, становится легче и компактнее. Исходя из этого происходит удешевление линии производства в общем. Если вы хотите купить мотор редуктор 3мп обращайтесь на сайт globalprom.com.ua. Выпускаются промышленностью мотор-редукторы могут быть очень различных размеров и номиналов. Подобные агрегаты применяются в металлургической сфере, автомобилестроении, пищевой промышленности, угольной промышленности и многих остальных отраслях народного хозяйства. Подключение к электросети бывает как от 220 Вольт, так и от 380 Вольт. Другими словами, по большому счёту, их можно применять даже в квартире. К слову, вся домашняя техника, которая имеет механичные крутящиеся части (пылесосы, стиралки, комбайны для кухни), выполняется с применением мотор-редукторов. Те, кому пришлось столкнуться с данными агрегатами, понимают, что сменить один мотор-редуктор на другой не легко. А дело все в том, что различны не только величина самих сборных узлов, однако и их присоединительные размеры. Тут может быть крепёжное соединение в виде резьбы, фланцевое либо шлицевое. Любое из них, со своей стороны, имеет огромное число вариантов. Благодаря этому при необходимости замены, необходимо подыскивать конкретно такую модификацию, которая уже применялась. Рекомендуем покупать червячный мотор-редуктор на сайте globalprom.com.ua. Формирование технологий на месте не стоит. Возможно, в дальнейшем инженеры-проектировщики придумают нечто более абсолютное, однако на данный момент это самые эффективные и дешевые узлы многих станков и машин.

лучшие способы привязать мормышку – Profile – Top Of The World Forum

Для просмотра нажмите на картинку
 
 

 
 
Читать далее
 
 
Смотреть видео
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Способы привязывания мормышки с колечком
Как правильно привязать мормышку на зимнюю удочку
Как правильно привязать мормышку к леске на зимней удочке
Как привязать мормышку
Как привязать мормышку к леске: с ушком и без
Как привязать мормышку. Лучшие узлы для мормышек!
Как надежно привязать мормышку с ушком и без

Пора готовить снасти! Правильно привязанная мормышка — залог успешной зимней рыбалки. Из этого ролика вы узнаете, как правильно.
Как привязать две мормышки. Также существует несколько способов привязывания 2-х мормышек к леске. Ничего сложного здесь нет, все легко и просто. Посмотрев видео, вам станет все предельно ясно. Обычный способ вязания двух мормышек, такой же как и описано выше: 1. Сперва привязываете мормышку по легче, она будет первой, то есть верхней. Вот еще для Вас очень рейтинговое видео: Лучшие узлы для мормышек! Далее поговорим о том, как завязать вольфрамовую мормышку. Как привязывать вольфрамовые мормышки. Кроме фото и видео, на котором и так все предельно ясно и понятно, все-таки напишем пару строк. Для первого способа нам понадобится кусок плетеной лески.
В рыболовной среде, в интернете и книгах описано много способов, как привязать мормышку. Обычному рыболову любителю нет резона запоминать и практиковать десятки разнообразных методов. Ему нужно знать всего несколько, причем максимально эффективных, не ослабляющих снасть. Разберем самые распространенные узлы для привязывания мормышек, рассмотрим особенности и нюансы этого момента. Требования к месту крепления. Ловля рыбы зимой требует тонкой, сбалансированной и, в то же время, прочной снасти. Разные способы привязки мормышек прямо или косвенно влияют на ее положение в воде, ее поведение при игр.
«Незатягивающаяся петля» — способ привязать мормышку с ушком для получения лучшей игры. Вяжется так: сперва делаем петельку на простом узелке, затем свободным кончиком обвиваем леску несколькими витками (обычно хватает штук шесть), после чего продёргиваем его в узелок. Незатягивающаяся петля (продолжение).
Самые лучшие и правильные способы привязать мормышку к леске. Привязывание мормышки с ушком и без, крепление второй мормышки, мормышка на поводке. Зимняя ловля на мормышку пользуется широкой популярностью у рыбаков, но, к сожалению, очень многие из них не задумываются о том, как нужно крепить к леске такой вид приманки. От правильно сделанного узла зависит ее положение в воде и игра, поэтому каждому, кто предпочитает этот тип рыбалки, рекомендуется узнать, как привязать мормышку. Также важно понимать, что слабые и ненадежные узлы быстро развязываются в воде и нередко становятся причиной обрыва приманки. 1 Коротко о типах мормышек.
Как привязать мормышку без ушка. Образовать необходимую петлю возле крючка. Прижать крючок мормышки с полученной петлей.
Чтобы правильно привязать мормышку к леске существует несколько способов монтажа. Варианты узлов для мормышек с ушком и без. Мало приобрести мормышку, надо еще разобраться, каким способом ее привязать к леске, какой использовать узел для ее прикрепления, чтобы он был качественным и не развязался. В случае неправильного вязания узла он разойдется, и мормышка улетит в небытие, а настроение у рыбака будет испорчено. От конструкции мормышки зависит способ завязывания узла, которым следует воспользоваться. Как правильно привязать мормышку на зимнюю удочку? Этим вопросом задаются все начинающие рыболовы-зимники. Разберемся по порядку.
Способы привязывания мормышки с колечком. Мормышка – это искусственная приманка, с помощью которой осуществляется лов рыбы зимой. Она может быть изготовлена из разных материалов и представлять различные формы, размеры и вес. Кроме этого, приманка может быть окрашена в любой цвет. Чтобы изготовить подобную приманку, необходимо иметь следующие материалы: Вольфрам.
Существует очень много способов привязывания мормышек. Очень важно привязывать эту снасть правильно, поскольку именно от нее зависит дальнейшая игра рыбы и подсечка. Также во время ловли на эту снасть, стоит учитывать размер и вид выловленной рыбы. Можно выделить основные способы привязывания мормышки: Поскольку у опытных рыболовов эта процедура не вызывает особых сложностей, то у новичков наоборот, могут возникнуть некоторые вопросы в этом деле. Многие начинающие рыбаки не знают правила привязывания этой снасти, а на самом деле все просто.
Способы привязывания мормышки с колечком. Как повысить уловистость мормышек: Некоторые рыболовы нанизывают на крючок приманку для дополнительного привлечения рыбы. Во время зимней рыбалки такой приманкой можно успешно ловить судака и окуня. Красный кембрик, размещённый на цевье крючка, неплохо привлекает хищную рыбу, как в зимнее время, так и во время рыбалки в летние месяцы. Особенно хорошо ловится рыба, если мормышка постоянно приводится в движение. Такое подёргивание приманки провоцирует большое количество поклёвок. Хорошие результаты при ловле на эту снасть можно получить, если использовать бисер.

Способы лечения геморроя — полезные статьи

От геморроя люди страдали с давних времен и с давних пор предпринимались попытки найти эффективные способы его лечения. На древней Руси геморрой назывался «почечуй». Чтобы облегчить страдания при обострении геморроя и защитить себя от него, люди читали молитву святому Фиакру – покровителю больных «почечуем». Насколько результативно – история умалчивает. А в древнем Египте существовала специальная должность – «хранитель ануса фараона», который был приближен к властителю и наделен огромными привилегиями. В настоящее время геморрой из-за своей распространенности стал болезнью цивилизации.

Накопилось множество способов лечения геморроя — народных и медицинских, эффективных и не очень, а порой и даже опасных. К примеру, постановка «ледяных свечей» может травмировать задний проход и геморроидальные узлы и привести к обильному геморроидальному кровотечению, обострению простатита у мужчин, а неумелая постановка пиявок также может спровоцировать серьезное кровотечение, остановка которого будет требовать госпитализации. Надо помнить, что диагноз геморроя точно может поставить только специалист-проктолог, и чем раньше начнется лечение, тем оно будет проще и безопаснее.

Для профилактики возникновения геморроя необходимо придерживаться следующих простых правил:

• Если на работе вам приходится много сидеть, то раз в час вам нужно делать 5-10-минутный перерыв для ходьбы и других физических нагрузок. Мягкое кресло лучше заменить на полужесткое. Тем, кто долгое время находится за рулем, в пути желательно делать перерыв — один раз в три часа и активно двигаться.
• Старайтесь избегать избыточного употребления в пищу острых блюд, солений, копчений, маринадов, крепкого чая и кофе. Не злоупотребляйте алкоголем. Если приходится в силу обстоятельств употреблять алкоголь, отдавайте предпочтение небольшому количеству крепких алкогольных напитков – водке и коньяку. В отличие от пива, вин, они в меньшей степени вызывают усиленный приток крови к геморроидальным узлам.
• Следите за работой кишечника и предотвращайте возникновение как запоров, так и поносов. Для этого употребляйте в пищу больше растительных продуктов. Перейдите с мучных и картофельных гарниров на овощные и крупяные. Очень хорошим эффектом обладает гречневая крупа, содержащая природный венотонизирующий компонент – рутин, благотворно влияющий на геморроидальные узлы. Пейте больше жидкости, чтобы обеспечить каловым массам достаточную мягкость и объем. Минеральные воды усиливают двигательную активность кишечника. Рекомендуются высоко- и среднеминерализованные воды, относящиеся к категории лечебных, а также воды, содержащие ионы магния и сульфаты, такие, как «Ессентуки» № 17 и № 4, «Московская». Ежедневно обязательны молочно-кислые продукты.
• Приучите себя к влажной гигиене заднего прохода. Кстати, говорят, что у жителей сельских районов в Средней Азии не бывает геморроя, поскольку они с детства приучены к подобной гигиенической процедуре.
• Ограничьте посещение парной и сауны до одного раза в месяц. Нежелателен прием горячих ванн. Избегайте также и переохлаждения. Переохлаждение может спровоцировать нарушение кровообращения и послужить причиной образования геморроя или его обострения.
• Не злоупотребляйте длительным катанием на велосипеде, мотоцикле, лошадях, тряской ездой, силовыми видами спорта. Необходимо избегать длительного напряжения при подъеме и переносе тяжестей, при необходимости этого более предпочтительны кратковременные усилия.

Как мы уже рассказывали раньше, ведущими факторами в возникновении геморроя являются застой крови в области геморроидальных «подушек» и нарушение двигательной активности кишечника, приводящее к запорам. Поэтому хороший профилактический эффект оказывают физические нагрузки, восстанавливающие моторику кишечника и ускоряющие кровообращение в области таза. Специалистами разработан определенный профилактический комплекс упражнений.

Если геморрой уже есть, то одних указанных мероприятий будет недостаточно, требуется их дополнить медикаментозной терапией. Широко распространено мнение, что геморрой лечится только свечами и мазями — местными формами препаратов. Однако клиническими исследованиями доказано, что местные препараты оказывают на геморроидальные узлы минимальное воздействие, преимущественно снимая лишь проявления геморроя. Поэтому основу медикаментозного лечения этой болезни составляет прием внутрь через рот венотонизирующих препаратов, которые влияют на сам субстрат геморроя – геморроидальные узлы, сокращая их в размерах, ускоряя кровоток и снимая воспаление. Кроме того, местные формы имеют преимущественно узконаправленный эффект, число их очень велико, и правильно подобрать необходимый именно вам препарат, учитывая разнообразие проявлений геморроя, может только специалист — после полноценной диагностики.

Касаясь медикаментозного лечения геморроя, нужно отметить, что оно является основой лечения всех форм и стадий геморроя. Оно позволяет в короткие сроки вновь почувствовать себя здоровым человеком, устранив симптомы. Однако такое облегчение носит временный характер и не может избавить пациента от самого заболевания. При прекращении приема препаратов, нарушении диеты и режима симптомы геморроя обычно возвращаются вновь. Поэтому предпочтение в лечении геморроя отдается более эффективным, так называемым радикальным безоперационным методикам, имеющим более стойкий эффект, устраняющим не только симптомы, но и сами геморроидальные узлы. Они позволяют избежать операции примерно у 75 процентов больных геморроем.

Крылов Михаил Дмитриевич
врач-колопроктолог Скандинавского медицинского центра,
кандидат медицинских наук, член Ассоциации колопроктологов России

Эффективный алгоритм для поиска всех возможных входных узлов для управления сложными сетями

1.

Калман, Р. Э. Математическое описание линейных динамических систем. Журнал Общества промышленной и прикладной математики, серия A: Control 1 , 152–192 (1963).

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

2.

Люенбергер Д. Введение в динамические системы: теория, модели и приложения. Протоколы IEEE 69 (1979).

3.

Мурота К. Матрицы и матроиды для системного анализа . Vol. 20 (Springer Science & Business Media, 2009).

4.

Vinayagam, A. et al. . Анализ управляемости сети направленного взаимодействия белков человека выявляет гены болезней и мишени для лекарств. Proc Natl Acad Sci USA 113 , 4976–4981, DOI: 10.1073 / pnas.1603992113 (2016).

ADS CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

5.

Вухти, С. Управляемость в сетях взаимодействия белков. Труды Национальной академии наук 111 , 7156–7160 (2014).

ADS CAS Статья Google ученый

6.

Basler, G., Николоски, З., Лархлими, А., Барабаши, А.-Л. И Лю, Ю.-Й. Контроль потоков в метаболических сетях. Исследование генома 26 , 956–968 (2016).

CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

7.

Лю, Ю.-Й., Слотин, Ж.-Ж. И Барабаши, А.-Л. Управляемость сложных сетей. Природа 473 , 167–173 (2011).

ADS CAS Статья PubMed Google ученый

8.

Чжан, X., Lv, T. & Pu, Y. Входной граф: скрытая геометрия в управлении сложными сетями. Научные отчеты 6 (2016).

9.

Рутс, Дж. И Рутс, Д. Профили управления сложными сетями. Наука 343 , 1373–1376 (2014).

ADS MathSciNet CAS Статья PubMed МАТЕМАТИКА Google ученый

10.

Lin, C.-T. Структурная управляемость. Транзакции IEEE в автоматическом управлении 19 , 201–208 (1974).

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

11.

Wuchty, S., Boltz, T. & Küçük ‐ McGinty, H.Связи между критическими белками определяют управляемость сетей взаимодействия белков. Протеомика (2017).

12.

Каваками Э. и др. . Сетевой анализ, основанный на всеобъемлющих картах молекулярного взаимодействия, выявляет надежные контрольные структуры в путях реакции дрожжей на стресс. NPJ Системная биология и приложения 2 , 15018 (2016).

Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

13.

Ван Б., и др. . Диверсифицированные пути контроля: значительный способ воздействия генов болезней на регуляторную сеть человека. PloS one 10 , e0135491 (2015).

Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

14.

Равиндран В., Сунита В. и Баглер Г. Идентификация критических регуляторных генов в сигнальной сети рака с использованием анализа управляемости. Physica A: Статистическая механика и ее приложения 474 , 134–143 (2017).

ADS Статья Google ученый

15.

Чжан, X., Lv, T., Yang, X. & Zhang, B. Структурная управляемость сложных сетей на основе предпочтительного согласования. PloS one 9 , e112039 (2014).

ADS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

16.

Menichetti, G., Dall’Asta, L. & Bianconi, G. Управляемость сети определяется плотностью узлов с низкой входящей и исходящей степенью. Письма о физической проверке 113 , 078701 (2014).

ADS Статья PubMed Google ученый

17.

Начер, Дж. К. и Акуцу, Т. Преобладающие безмасштабные сети с переменным показателем масштабирования: разнородные сети несложно контролировать. Новый физический журнал 14 , 073005 (2012).

ADS Статья Google ученый

18.

Начер, Дж. К. и Акуцу, Т. Структурная управляемость однонаправленных двудольных сетей. Научные отчеты 3 , 1647 (2013).

ADS CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

19.

Дельпини, Д. и др. . Эволюция управляемости в межбанковских сетях. Научные отчеты 3 , 1626 (2013).

CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

20.

Кумар А., Влахос И., Аэрцен А. и Бусейн К. Проблемы понимания функции мозга путем избирательной модуляции субпопуляций нейронов. Тенденции в неврологии 36 , 579–586 (2013).

CAS Статья PubMed Google ученый

21.

Здеборова, Л. и Мезар, М. Число совпадений в случайных графах. Журнал статистической механики: теория и эксперимент 2006 , P05003 (2006).

MathSciNet Статья Google ученый

22.

Цзя, Т. и др. . Возникновение бимодальности в управлении сложными сетями. Природные коммуникации 4 (2013).

23.

Уно Т. Алгоритмы для перечисления всех совершенных, максимальных и максимальных паросочетаний в двудольных графах. Алгоритмы и вычисления , 92–101 (1997).

24.

Уно Т. В Международный симпозиум по алгоритмам и вычислениям . 367–379 (Springer).

25.

Тасса Т. Нахождение всех максимально совместимых ребер в двудольном графе. Теоретическая информатика 423 , 50–58 (2012).

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

26.

Берге, К. Две теоремы теории графов. Труды Национальной академии наук 43 , 842–844 (1957).

ADS MathSciNet CAS Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

27.

Хопкрофт, Дж. Э. и Карп, Р. М. В теории коммутации и автоматов , 1971 ., 12-й ежегодный симпозиум по . 122–125 (IEEE).

28.

Bastian, M., Heymann, S. & Jacomy, M. Gephi: программное обеспечение с открытым исходным кодом для исследования и управления сетями. МКВСМ 8 , 361–362 (2009).

Google ученый

29.

Маслов С. и Снеппен К.Специфика и стабильность в топологии белковых сетей. Наука 296 , 910–913 (2002).

ADS CAS Статья PubMed Google ученый

30.

Шен-Орр, С.С., Майло, Р., Манган, С. и Алон, У. Сетевые мотивы в сети регуляции транскрипции Escherichia coli . Природная генетика 31 , 64–68 (2002).

CAS Статья PubMed Google ученый

31.

Баладжи, С., Бабу, М. М., Айер, Л. М., Ласкомб, Н. М. и Аравинд, Л. Комплексный анализ комбинаторной регуляции с использованием транскрипционной регуляторной сети дрожжей. Журнал молекулярной биологии 360 , 213–227 (2006).

CAS Статья PubMed Google ученый

32.

Майло, Р. и др. . Сетевые мотивы: простые строительные блоки сложных сетей. Наука 298 , 824–827 (2002).

ADS CAS Статья PubMed Google ученый

33.

Vinayagam, A. et al. . Сеть направленного взаимодействия белков для исследования внутриклеточной передачи сигнала. Sci. Сигнал. 4 , RS8 – RS8 (2011 г.).

Артикул PubMed Google ученый

34.

Лесковец, Дж., Ланг, К. Дж., Дасгупта, А. и Махони, М. В. Структура сообщества в больших сетях: естественные размеры кластеров и отсутствие крупных четко определенных кластеров. Интернет-математика 6 , 29–123 (2009).

MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

35.

Лесковец, Дж., Хаттенлохер, Д. и Кляйнберг, Дж. В материалах Материалы 19-й международной конференции по всемирной паутине . 641–650 (ACM).

36.

Де Нуй, В., Мрвар, А. и Батагель, В. Исследовательский анализ социальных сетей с помощью Pajek . Vol. 27 (Издательство Кембриджского университета, 2011).

37.

Хэндкок, М. С., Хантер, Д., Баттс, К. Т., Гудро, С. М. и Моррис, М. statnet: пакет R для статистического моделирования социальных сетей.Веб-страница http://www.csde.washington.edu/statnet (2003).

38.

Ripeanu, M., Foster, I. & Iamnitchi, A. Отображение сети gnutella: свойства крупномасштабных одноранговых систем и последствия для проектирования системы. arXiv препринт cs / 0209028 (2002).

39.

Лесковец, Дж., Адамич, Л. А. и Хуберман, Б. А. Динамика вирусного маркетинга. Транзакции ACM в Интернете (TWEB) 1 , 5 (2007).

Артикул Google ученый

40.

Лесковец Дж. И Макаули Дж. Дж. В Достижения в области нейронных систем обработки информации . 539–547.

41.

Де Доменико М., Лима А., Мугель П. и Мусолези М. Анатомия научного слуха. препринт arXiv arXiv 1301 , 2952 (2013).

Google ученый

42.

Опсал Т. и Панзараса П. Кластеризация в взвешенных сетях. Социальные сети 31 , 155–163 (2009).

Артикул Google ученый

43.

Бэрд, Д., Лучкович, Дж. И Кристиан, Р. Р. Оценка пространственной и временной изменчивости атрибутов экосистемы национального заповедника дикой природы Сент-Маркс, залив Апалачи, Флорида. Наука об эстуариях, прибрежных водах и шельфе 47 , 329–349 (1998).

ADS Статья Google ученый

44.

Данн, Дж. А., Уильямс, Р. Дж. И Мартинес, Н. Д. Структура пищевой сети и теория сетей: роль взаимосвязи и размера. Труды Национальной академии наук 99 , 12917–12922 (2002).

ADS CAS Статья Google ученый

Энтропия | Бесплатный полнотекстовый | Ранжирование ключевых узлов в сложных сетях: новый подход, основанный на энтропии и взаимной информации

Подробная информация об экспериментах, включая выбранные наборы данных, критерии оценки и эффективность всех мер, была представлена ​​в этом разделе.Чтобы получить убедительную оценку EMI, мы сравнили ее со следующими показателями:

Для этого коды были реализованы на Python 3.7, а эксперименты проводились на компьютере с процессором Intel Core i5 2,4 ГГц и 8 ГБ ОЗУ.

4.2. Критерии оценки

В этом эксперименте отношение монотонности [49], как определено в уравнении (30), использовалось для оценки различимости меры ранжирования. Алгоритм ранжирования будет лучше, если несколько узлов будут указаны с одним и тем же рангом.

M (R) = (1 − ∑r∈Rnr · (nr − 1) n · (n − 1)) 2,

(30)

где n — количество различных рангов в ранжирующем списке R, а nr — количество узлов, которые были перечислены в одном ранге r. Очевидно, если бы все узлы были помещены в один и тот же ранг, значение M (R) было бы 0, и результат не имел бы значения или не имел бы никакого значения для определения того, насколько важен узел. Когда все узлы получают уникальное ранжирование, значение M (R) будет равно 1, и, таким образом, результат ранжирования будет совершенно монотонным.Кроме того, в дополнение к монотонности использовалась дополнительная кумулятивная функция распределения (CCDF) [50] для лучшей оценки ранжирования распределения различных методов. Значение функции вычисляется для ранга r по уравнению (31):

CCDF (r) = | V | −∑i = 1rni | V |,

(31)

где ni представляет количество узлов, которые были помещены в ранг i, а | V | — общее количество сетевых узлов. Эта функция может лучше отражать распределение узлов по разным рангам.Наличие большего количества узлов, собранных в ранге, приводит к тому, что функция резко падает до нуля, в то время как чрезвычайно разбросанное распределение узлов по разным рангам делает функцию иметь умеренный наклон. Однако сами по себе дифференциация и монотонность не могут использоваться для определения успешности метода ранжирования; следовательно, мы также проверили метод с точки зрения его точности и правильности результирующих рейтингов. Чтобы оценить точность EMI, мы сравнили список рейтингов, созданный EMI, с рейтингами методов сравнительного анализа с использованием реального распределения. модель влияния на восприимчивые-инфицированные (SI) [28].В этой модели каждый узел принадлежит к одному из двух состояний: восприимчивому (S) или инфекционному (I). Сначала все узлы устанавливаются в состояние S, за исключением узла vi, который выбран в качестве зараженного узла. На каждой временной метке инфицированные узлы заражают своих уязвимых соседей с вероятностью заражения β. Количество инфицированных узлов рассматривается как влияние узла vi после завершения эпидемического процесса. Однако вероятность заражения во взвешенной сети не постоянна. Также следует учитывать элемент, который содержится на направленном ребре.По данным Яна и соавт. [51] вероятность заражения в направленных и взвешенных сетях определяется как λij = (wijwmax) α, в которых уязвимый узел i заражается через соседний узел j. α соответствует константе положительного значения, wij — вес ориентированной границы, а wmax обозначает максимальное значение среди wij. В этом эксперименте мы приняли λij как вероятность заражения в направленных и взвешенных сетях. Сначала мы использовали EMI и другие методы, упомянутые выше, чтобы найти десять наиболее важных узлов.Затем мы выбрали разные наборы (разное количество узлов, обычно в верхней части списка ранжирования) в качестве начальных узлов и сделали их зараженными узлами. Количество зараженных узлов считалось правильностью метода после завершения процесса распространения. Для повышения точности мы запускали процесс сотни раз, и среднее значение считалось конечным результатом. Наконец, эффективность по времени — это последний, но не последний критерий, который нам необходимо оценить. Более короткое время выполнения означает, что программа работает быстро и эффективно.

4.3. Результаты экспериментов

В первом эксперименте другие хорошо известные меры центральности были применены к шести реальным сетям. Рассчитывалась величина монотонности рейтингового списка, полученного с использованием каждого из подходов. Таблица 5 показывает результаты. Чем больше значение M, тем яснее метод может различить, к какому рангу принадлежит узел. Основываясь на теории и таблице 5, EMI получила максимальные значения монотонности для всех наборов данных, кроме US-Air и Chicago; для этих наборов данных центральность близости и центральность моста получили наибольшие значения (0.98480 и 0,93045 соответственно), что немного выше, чем у EMI. Однако некоторые методы работали плохо; например, центроид, DMNC и эксцентриситет плохо работали в большинстве наборов данных и даже получили нулевое значение в определенных наборах данных. Примечательно, что у половины методов среднее значение M было меньше 0,5. Совершенно очевидно, что EMI продемонстрировала выдающуюся производительность по сравнению с этими авторитетными методами. Значения M EMI были значительно выше, чем у большинства методов. Чтобы дополнительно оценить эффективность различных мер при присвоении различных рангов каждому узлу, мы исследовали распределение узлов в следующей части нашего эксперимента.Чтобы сделать результат более кратким, мы сравнили EMI с четырьмя лучшими показателями (центральность промежуточности, центральность близости, центральность моста и центральность напряжения). В этой части использовались четыре набора данных (голландский колледж, аэропорт США, служба управления воздушным движением и дельфины). Как показано на рисунке 5, EMI отлично справился с задачей в голландском колледже и в Dolphins, поскольку каждому узлу был присвоен отдельный ранг. Центральность по близости не очень хорошо себя показала в этих двух наборах данных. В аэропорту США EMI и центральность по близости показали лучшие результаты по сравнению с центральностью по напряжению и центральностью по промежуточности, которые поместили множество узлов в один и тот же ранг.В сети управления воздушным движением, хотя EMI поместила десятки узлов в один и тот же ранг, их количество было намного меньше, чем у других четырех методов. Как показано на рисунке 5, центральность напряжения, центральность промежуточности и центральность моста присвоили почти 200 узлам один и тот же ранг в сети управления воздушным движением. Список ранжирования, который был получен посредством центральности по близости, имел три ранга, в которые были отнесены 50, 100 и 150 узлов. Вообще говоря, список ранжирования, который был получен EMI, имел меньшее количество узлов в разных рангах, что является насущной необходимостью при работе с сетями, содержащими миллионы вершин.Кроме того, CCDF нанесен на график для голландского колледжа, аэропорта США, E-road и Dolphins на рисунке 6. Из-за большого количества точек данных мы, как и раньше, решили сравнить EMI с лучшими четырьмя меры. Как упоминалось ранее, чем меньше количество узлов в одном ранге, тем медленнее кривая будет уменьшаться до нуля. В голландском колледже и «Дельфинах» EMI показал себя так же хорошо, как и большинство известных измерений, и намного лучше, чем центральность по близости. Из наборов данных для аэропортов США и E-road мы могли видеть, что EMI стала лучшим кандидатом по мере увеличения размера сети.Центральность близости и центральность напряжения просто указывают на то, что узел был сильно задействован в ядре, но не имел отношения к поддержанию связи между другими узлами. Соответственно, мостовая центральность и промежуточная центральность сосредоточены на кратчайшем пути, не могли различать узлы с разными влияниями, и узлы были распределены в менее различных рангах. EMI превзошла четыре лучших известных метода; Таким образом, можно видеть, что между EMI и другими 10 известными методами остаются глубокие различия.Основываясь на приведенном выше заключении, можно сделать вывод, что EMI распределяет узлы по большему количеству рангов, и каждый ранг содержит меньшее количество узлов. EMI был лучшим выбором, когда большой набор данных требует ранжирования. В следующем эксперименте мы оценили правильность и точность всех измерений. Были проведены эксперименты, чтобы проверить точность методов, сравнивая 10 самых важных узлов. В таблице 6 показаны списки 10 основных ключевых узлов, созданных EMI и другими 10 подходами. В голландской сети колледжей предлагаемый метод, мостовая центральность и DMNC имели два и три общих узла (красная отметка).EMI отличается от других методов с точки зрения общих узлов; однако пять узлов — немалое количество для сети с 32 вершинами. В сети США-аэропорт методы почти не похожи друг на друга; EMI и DMNC были единственными методами с общей половиной узлов. Для сети управления воздушным движением количество одинаковых узлов в списке между предлагаемым методом и степенью центральности, K-оболочкой, центральностью близости, центральностью промежуточности, центральностью напряжений и центральностью радиальности составляло 8, 1, 6, 2, 4. , и 6 соответственно.EMI и четыре метода (центральность близости, центральность промежуточности, центральность напряжений и центральность радиальности) имели только один общий узел в сети дорог категории E. Кроме того, заслуживает внимания тот факт, что те же девять узлов были идентифицированы EMI и степенью центральности, так как это означает, что наш метод работает так же, как и степень центральности. Более того, можно видеть, что в сетях Chicago и Dolphins предлагаемый нами метод и другие популярные методы имеют почти все общие узлы. Подводя итог, мы могли наблюдать, что предлагаемая нами мера может давать приемлемые результаты и обеспечивать точные ранги для вершин N узлов по сравнению с другими методами.Не было конфликта между EMI и другими хорошо известными методами. Поскольку наборы данных были ранжированы по всем показателям, мы выполнили симуляцию SI для шести наборов данных. В свете размера сетей мы выбрали верхние 2, 4, 6, 8 и 10 узлов в качестве начального набора в сетях Dutch College и Dolphins, а также первые 10, 20, 30, 40 и 50. узлы должны быть начальным набором в сетях США — аэропорт, авиадиспетчерская служба, E-road и Чикаго. Соответственно, на рисунке 7 показаны результаты эпидемии инфекции для каждой меры с разными наборами семян для шести сетей.Как показано на рисунке 7, применительно ко всем сетям центральность центроидов, которая является методом на основе кратчайшего пути, работала плохо. Одна из возможных причин этого заключается в том, что центральность центроида, которая учитывает только информацию о кратчайшем пути, не использует информацию, которая переносится другими путями. Центральность эксцентриситета и центральность близости также плохо работали во многих наборах данных, и лежащий в их основе принцип может объяснить, почему. Интересно, что ни один метод не показал хороших результатов во всех наборах данных, кроме EMI, хотя центральность напряжений показала лучшие результаты в аэропорту США.Как видно на рисунке 7, большинство методов были очень нестабильными и их производительность была неоднозначной. Кроме того, единый принцип, которому они следовали, стал неэффективным при столкновении со все более сложными и динамическими топологическими характеристиками. В аэропортах США, Е-роуд и Чикаго 10 самых влиятельных узлов, ранжированных по мостовой центральности, центроидной центральности и близости центральности, заразили только десятки узлов в сети с более чем 1000 узлов, что свидетельствует о том, что эти методы потеряли эффективность и по ошибке сделали некоторые изолированные узлы ключевыми вершинами.

Предложенный нами метод EMI был предпочтительным методом среди 11 методов и в сетях Голландского колледжа, управления воздушным движением, E-road, Chicago и Dolphins. Тем не менее, центральность стресса и некоторые другие методы имели немного лучшие результаты в наборах семян 10, 20, 30 и 40. Эпидемия инфекции EMI увеличивалась по мере увеличения набора семян и догнала центральность стресса в наборах семян 50. Таким образом, мы могли Сделайте вывод, что EMI будет работать лучше всего, если набор семян будет постоянно расти. Кроме того, эпидемия заражения EMI в каждом наборе семян заняла первое место в голландском колледже, сетях управления воздушным движением, E-road и Dolphins, что доказало, что предложенный нами метод EMI может точно определить, какие узлы были наиболее важными в сравнении. с другими известными методами центральности.Эти наборы данных в основном охватывают все типы сложных сетей. Вот почему большинство методов работают одинаково: иногда хорошо, иногда плохо. Удивительно, но EMI показывает относительно стабильную производительность во всех наборах данных. Предложенный нами метод решил эту проблему раз и навсегда для сложных сетей.

Наконец, учитывались затраты времени на каждый метод. Мы использовали Cytoscape, программную платформу для биоинформатики с открытым исходным кодом, чтобы запустить эти методы и получить время безотказной работы. Результаты эксперимента представлены в таблице 7.Предлагаемый метод зарегистрировал время 0,015 с, 0,592 с, 0,039 с, 0,022 с, 0,018 с и 0,0005 с в голландском колледже, аэропорту США, авиадиспетчерской службе, E-road, Чикаго и дельфинах, соответственно, что было намного меньше, чем у любого другого метода. Таким образом, EMI стал лучшим выбором при работе с большими наборами данных.

Заметки по теории графов — Меры центральности | by Anas AIT AOMAR

Измерения централизации — важный инструмент для анализа вашей сети, независимо от того, является ли она национальной дорожной сетью, и вы хотите определить крупные города или их электрическую сеть, и вы хотите определить критические узлы, которые необходимо обслуживать, чтобы устраните любые помехи в вашей сети в будущем.Весь этот анализ может быть выполнен с использованием простых топологических мер, которые оценивают узлы по их важности как части большой сети.

Во-первых, я попытаюсь представить абстракцию графов, дав ее определение и математическое представление, поскольку оно нам понадобится позже.

Определение графиков

Графики везде, это хорошо подходящий инструмент для представления данных там, где связи и ссылки важны для нас, чтобы понять их. Подобно структуре молекул, которая представляет собой набор основных атомов, которые связаны друг с другом, образуя сложную структуру, в которой соединение каждого атома в этом наборе означает что-то с точки зрения использования или характеристик этой молекулы, на самом деле изменение одной из этих связей может дать у вас совершенно другая молекула.

Этот пример поможет нам понять основную анатомию графа, который создается группой узлов, соединенных ребрами . Базовая анатомия? Да, но продолжайте добавлять эти узлы и ребра, и вы сможете создать несколько сложных сетей, которые когда-либо существовали. Возьмем пример Facebook, где узлы — это пользователи, а ребра — друзья или подписчики.

Пример графа с 5 узлами и 5 ребрами (Изображение автора)

Математическое представление графа

Как уже говорилось, графы могут образовывать сложную структуру, например, социальная сеть Facebook. Таким образом, будет трудно изучить его, просто наблюдая его визуально, поэтому для этого нам нужно создать математические инструменты, которые помогут нам понять или проанализировать структуру нашего графа.

Начнем с определения графа как математического объекта. Граф определяется своим набором узлов и набором ребер, поэтому тривиально, что граф G будет определен как:

Математическое представление графа (Изображение автора)

N обозначает набор узлов в нашем графе, а E — набор ребер мы также определяем норму нашего графа как количество узлов

Матрица смежности

Как я сказал ранее, мы не можем просто использовать геометрическую форму графов для их анализа, но нам нужна какая-то инструменты, которые инкапсулируют информацию в наши графики, а также позволяют легко выполнять математический анализ.

Для этого мы определяем матрицу смежности как двоичный 2d-массив n * n, где n обозначает количество узлов. Каждое значение может быть либо 1, если два узла связаны, иначе будет 0. И, как вы видите в примере, матрица смежности симметрична для неориентированного графа (тип структур графа), мы увидим больше об этом в следующем рассказы.

Пример матрицы смежности (Изображение автора)

Теперь, когда мы построили основные понятия о графах, мы готовы обнаружить измерения центральности, дав их определения и использование.Я также постараюсь упорядочить их таким образом, чтобы вы могли легко увидеть, когда использовать каждый тип этих мер.

Меры центральности — это скалярные значения, данные каждому узлу в графе для количественной оценки его важности на основе предположения.

Степень узла

Степень узла — одна из основных мер центральности. Равно числу соседей узла . таким образом, чем больше у узла соседей, тем больше он центральный и тесно связан, таким образом оказывая влияние на граф.

Узел Ni имеет степень узла 1 / Узел Nj имеет степень узла 4 (Изображение автора)

• Степень узла является локальным, а не глобальным

Хотя степень узла дает нам представление о подключении каждого узла, его локальная мера и не показывает нам глобальную картину.Позвольте мне привести пример:

Два узла имеют одинаковую степень (Изображение автора)

Как вы видите, два узла имеют одинаковое количество соседей, что означает, что они имеют одинаковую степень узла, но посмотрите на своих соседей, Узел 1 является подключены к узлам с высокой степенью, и поэтому, если мы выбираем на основе возможности подключения, мы обязательно выберем его, таким образом, степень узла как мера не принимает во внимание возможность подключения соседей , поэтому мы называем это локальной мерой.

Собственная центральность

Центральность собственного вектора измеряет важность узла с учетом его соседей, другими словами, измеряет степень узла, но идет еще дальше, подсчитывая, сколько связей имеют его соединения (соседи) .он использует разложение матрицы смежности. и поэтому собственная центральность для каждого узла i — это i-й элемент собственного вектора матрицы A с наибольшим собственным значением.

Ранжирование узлов в сетях — ESE 303

Граф — это структура, состоящая из вершин и ребер. Формально рассмотрим набор вершин с элементами и набор ребер, составленный из упорядоченных пар элементов. График определяется наборами и. На графике, представленном на рис.1 вершины представлены в виде кружков, а рёбра — в виде стрелок. Множество вершин есть, а множество ребер есть. Мы будем использовать для обозначения количества вершин в графе и, хотя формально это не требуется, мы будем индексировать вершины как.

Интерес к графам состоит в том, что они являются естественными моделями сетей. Если мы интерпретируем вершины как лица, а ребра как представляющие отношение «считает друга», граф является моделью социальной сети. Если вершины обозначают сотрудников, а ребра — отношение «начальник», граф представляет иерархию корпорации.Если учесть, что вершины представляют собой веб-страницы, а ребра — ссылки со страницы на страницу, граф является моделью Интернета. Или, если вершины связаны с научными статьями, а ребра — с действием «статья цитирует статью», граф моделирует сеть научных знаний.

Важной проблемой в сетях является определение важности узла по отношению к другим элементам сети. Существуют разные способы определения важности, но один, который имеет широкое применение, — это ранжирование узлов в соответствии с их степенью связи.Подумайте, например, о сети научных статей. Вполне вероятно, что статья, получившая сотни ссылок, важнее, чем статья без каких-либо ссылок. На графике на рис. 1 этот аргумент подразумевает разумный вывод, что узел 6, на который указывают 4 и 5, более важен, чем узел 1, у которого отсутствует входящая ссылка.

Рисунок 1 . Сети естественно моделируются в виде графиков. Широко применимое определение важности узла — это его степень связности.Однако дело не только в подсчете количества ссылок, но и в размышлении о важности узлов, на которые указывают. Ссылка на узел 4 более важна, чем ссылка на узел 1.

Интересная загадка возникает при сравнении вершин 2 и 3. Хотя оба узла имеют только одну входящую ссылку, кажется разумным ранжировать 3 выше, чем 2. Действительно, начните замечать что 2 явно более важно, чем 1, потому что, хотя ни одна вершина не указывает на 1, 2, по крайней мере, указывается узлом 1. Из этого следует, что разумно рассматривать ссылку от узла 2, которую принимает 3, как более важную. чем ссылка от узла 1, которую получает 2, откуда следует, что ранг 3, вероятно, выше ранга 2.Точно так же сравните узлы 4 и 5. Хотя на 5 указывают три узла, а на 4 указывают два узла, неясно, находится ли 5 ​​в лучшем положении, чем 4. На самом деле, это вполне может быть что 4 позиционируется лучше, чем 5, потому что совокупная важность двух узлов, которые указывают на нее, а именно 3 и 5, больше, чем совокупная важность трех узлов, которые указывают на 5, а именно 1, 2 и 4.

Таким образом, ранг данного узла, скажем, измеренный с точки зрения степени связности, определяется набором узлов, которые указывают на него.Однако есть два свойства этого набора, которые определяют ранг:

• (P1) Количество элементов в этом наборе.
• (P2) Ранг членов этого набора.

Взаимодополняемость свойств (P1) и (P2) наиболее очевидна в иерархической сети, такой как граф корпорации. На том же уровне иерархии лучше иметь больше прямых подчиненных — Свойство (P1), но чем выше в иерархии, тем лучше — Собственность (P2). Что касается веб-страниц, свойство (P1) подчеркивает важность наличия большого количества входящих ссылок, а свойство (P2) указывает, что ссылки со страниц с высоким рейтингом более актуальны, чем ссылки с малоизвестных страниц.

Учет имущества (P2) необходим, но сложен, потому что его определение основано на самооценке. Чтобы определить ранг узла, необходимо знать ранг других узлов в сети, который, в свою очередь, зависит от ранга рассматриваемого узла. Элегантным решением этой проблемы является использование случайного блуждания в графе, который мы опишем ниже. Модель случайного блуждания изначально была предложена для ранжирования научных работ, но ее наиболее популярным приложением является ранжирование веб-страниц поисковыми системами.

Случайное блуждание по графу

Представьте пользователя, который посещает страницу и нажимает на любую ссылку страницы в случайном порядке. Она повторяет этот процесс вечно. Какая часть его времени будет проводиться на данной странице? Ответ на этот вопрос — рейтинг, присвоенный странице. Эту же идею можно использовать для ранжирования узлов в любой из сетей, описанных выше. Говоря абстрактно, мы называем случайного пользователя сети совершающим случайное блуждание по графу. Ясно, что ранги, полученные по количеству посещений случайного пешехода, удовлетворяют свойствам (P1) и (P2).Время, затрачиваемое случайным блуждающим на узел, увеличивается, когда количество узлов, на которые указывает, увеличивается, как требуется Свойством (P1), и когда ранг узлов, указывающих, увеличивается, в соответствии со свойством (P2).

Для формального определения проблемы ранга начало определения как окрестности -го узла, содержащей индексы, на которые указывает, т. Е.,. Позвольте быть количество узлов в окрестности. Определите, наконец, как набор узлов, на которые указывают.

Внешний агент одновременно приближается к произвольному узлу.Оттуда он переходит к одному из соседей по времени. Агент повторяет этот процесс до бесконечности. Если агент посещает узел во время, он будет посещать узел по соседству во время. Доля времени, которое агент тратит на посещение узла, определяется как ранг узла. Чтобы выразить это математически, определите индикаторную функцию со значением 1, когда агент посещает время, и 0 в противном случае. Тогда ранг узла определяется как

.

Поскольку мы рассматриваем равные вероятности перехода к любому соседу, вероятность перехода от узла к узлу составляет

Рисунок 2. Случайное блуждание по графу. Представьте агента, который посещает узел и переходит к произвольному переходу по любой из ссылок узла. Она повторяет этот процесс вечно. Какая часть его времени будет потрачена на данный узел? Ответом на этот вопрос является ранг, присвоенный странице

, где, напомним, — количество узлов в окрестности; см. рис. 2. Теперь мы готовы построить алгоритм для вычисления. Мы начинаем со случайно выбранного узла и равновероятно перескакиваем на любой из соседних с ним узлов.Вероятность выбора любого из этих узлов равна. Мы повторяем этот процесс большое количество раз и отслеживаем количество посещений каждого узла. Затем рейтинг приблизительно определяется как отношение количества посещений узла к общему времени, то есть

.

Возможно, агент достигает тупикового узла без исходящего канала. В таком случае следующее посещение — это другой случайно выбранный узел. Это эквивалентно изменению начального графа для включения ссылок от тупиковых узлов ко всем остальным узлам графа.

Это, безусловно, возможный алгоритм, но мы можем получить более быструю версию, используя тот факт, что эти случайные посещения могут быть смоделированы как цепь Маркова (MC)

Цепи Маркова

Обратите внимание, что вероятность посещения узла во время, учитывая, что в это время мы посещаем узел, не зависит от того, как мы достигли. Это базовое свойство без памяти подразумевает, что случайный процесс, состоящий из посещений узлов, является MC. Используя это наблюдение, можно построить более эффективный алгоритм вычисления рангов.

Позвольте обозначить вероятность того, что внешний агент находится в узле в момент времени. Можно связать с вероятностями во времени тех узлов, в которые можно перейти. Скажем, в какой-то момент агент находится на каком-то узле. Затем с вероятностью (обратите внимание на изменение субиндексов) агент переходит в момент времени. Взвешивая эту вероятность перехода по вероятности и суммируя по всем возможным переходам, мы можем написать

, где во втором равенстве мы использовали это значение для всех узлов, на которые не ссылаются.

Интересным свойством МК является существование предельных вероятностей при некоторых условиях, которые мы предполагаем выполненными. С помощью дополнительных условий можно дополнительно доказать, что имеет место свойство, называемое эргодичностью. Эргодичность подразумевает, что средние временные ограничения, поскольку тот, который требуется для вычисления рангов, совпадает с ожидаемой стоимостью интересующего события. Для рангов эргодичность подразумевает, что

Тогда мы можем приравнять проблему вычисления рангов к вычислению предельных вероятностей.Альтернативный алгоритм вычисления рангов узлов заключается в запуске обновления вероятности в \ eqref {eqn_prob_evolution_scalar} и приблизительно

для достаточно большого размера. Последний алгоритм сходится намного быстрее, чем алгоритм, основанный на случайных посещениях. Результат применения этого алгоритма ранжирования к сети на рис. 1 показан на рис. 3.

Рисунок 3. График ранга. Ранжирование узлов согласно модели случайного агента составляет. На рисунке площадь кружков пропорциональна их рангу.Обратите внимание, что 4 имеет более высокий рейтинг, чем 5, несмотря на меньшее количество входящих ссылок. Это согласуется с тем фактом, что ссылки на 5 исходят от узлов с более низким рейтингом.

Центральность близости — обзор

3.1.1 Меры центральности

Простой метод оценки релевантности вершины — вычислить ее центральность. Центральность вершины является мерой ее важности в сети в данной перспективе [7] и может быть выражена по-разному; таким образом, существует несколько типов мер центральности.Какая мера подходит в данном контексте, зависит от того, какой аспект топологии сети учитывает мера центральности.

Простейшей мерой центральности является степень вершины, также называемая степенью центральности [7]. Этот показатель предполагает, что чем лучше связана вершина, тем важнее она в сети. С точки зрения лидеров мнений кажется интуитивно понятным, что потенциал для общения и влияния больше у людей с большим количеством связей. Центральность собственного вектора пытается уловить качественный аспект связей вершины. Исходя из предпосылки, что соединения с более влиятельными вершинами более важны, чем соединения с менее влиятельными вершинами, эта мера также принимает во внимание центральность соседей [7]. Подобно собственному вектору центральность — PageRank , который оценивает важность веб-страниц в поисковой системе [8]. PageRank моделирует вероятность того, что «случайный» веб-пользователь, который начинает со случайной веб-страницы и продолжает переходить по ссылкам, посетит веб-страницу (или вершину в сети веб-страниц).Эта мера также вводит коэффициент затухания, который выражает вероятность на каждом шаге того, что пользователь не продолжит использовать ссылку, а перейдет на случайную веб-страницу. Другие меры центральности явно рассматривают косвенное соединение с другими вершинами в сети. Центральность по близости является такой мерой, и она представляет собой среднее расстояние или средний кратчайший путь до всех других вершин в сети [7]. Основная идея здесь в том, что центральная вершина будет в среднем ближе, чем другие, менее центральные вершины.Это также имеет смысл с точки зрения влияния: человек, который может легко связаться с другими людьми, будет более эффективно распространять влияние. Центральность посредничества , с другой стороны, пытается уловить способность вершины управлять потоком коммуникации: он указывает, сколько раз вершина находилась на кратчайшем пути между двумя другими вершинами [9]. Вершина, расположенная на большом количестве таких путей, имеет повышенную способность управлять связью, поскольку любая информация, проходящая через эти пути, будет проходить через вершину.

Как указывалось ранее, разные меры центральности подходят для определения наиболее важных вершин в разных контекстах, контекстах, которые соответствуют предположениям, подразумеваемым конкретной формулировкой меры. Действительно ли мера центральности отражает важность в сети, зависит от того, как информация течет в этой конкретной сети [10]. Далее мы рассмотрим несколько выводов о показателях центральности как показателях лидерства. Результаты исследования лидерства мнений при принятии смартфонов показывают, что центральность степени действительно указывает на лидерство мнений [11].В том же исследовании было обнаружено, что, как и ожидалось, социальное влияние больше, чем более сильные связи или связи, но не было обнаружено значимого взаимодействия между силой связи и степенью центральности. Результаты [12] предполагают, что центральность степени является индикатором лидерства местного мнения, поскольку центральность высокой степени означает наличие множества связей в непосредственной среде вершины. Для оценки лидерства мирового общественного мнения лучше подходят показатели близости и промежуточности.Причина этого, как утверждают Бодендорф и Кайзер [12], заключается в том, что люди, которые легко доступны другим, имеют более высокие шансы быть замеченными (центральность близости), в то время как люди, которые находятся на путях коммуникации, могут оказывать большее влияние на это общение ( центральность промежуточности). Shafiq et al. [13] в ходе экспериментов с данными, собранными из Facebook, обнаружили, что лидеры, как правило, в среднем имеют значительно более высокую степень центральности, чем другие типы людей, что подтверждает идею о том, что наличие хороших связей и высокая степень центральности выгодны для лидера мнений. положение дел.Однако они также отметили, что у большого числа лидеров нет высокой степени центральности, что предполагает, что степень центральности не охватывает все аспекты лидерства. Лучше всего близость к центру проявляется среди лидеров, особенно среди лидеров-интровертов. В их экспериментах центральность собственного вектора не могла различать лидеров и последователей, но была значительно ниже для нейтральных узлов (ни лидеров, ни последователей). PageRank, с другой стороны, был выше у лидеров, чем у подписчиков.Несмотря на эти различия в рейтинге страниц и центральном положении между лидерами и не лидерами, Shafiq et al. не рекомендуют эти меры для выявления лидеров в данных взаимодействия.

Лу и др. [14] обнаружили, что показатель PageRank менее эффективен в сетях людей, чем в сетях веб-страниц, поэтому они предлагают LeaderRank как более эффективный способ ранжирования людей в сети. LeaderRank похож на PageRank, но не содержит параметров: он вводит наземный узел, который связан со всеми другими узлами в сети, и его роль аналогична роли демпфирующего фактора в PageRank.Таким образом, этот коэффициент отсутствует, что исключает необходимость калибровки. Их эксперименты с данными из Delicious, службы социальных закладок, показывают, что LeaderRank превосходит PageRank в задаче выявления влиятельных пользователей. Они также обнаружили, что этот алгоритм имеет лучшую производительность, чем просто учет количества подписчиков у пользователя (то есть степень центральности).

Chen et al. [15] предложили новую полулокальную меру центральности, которая полагается на ближайших и следующих ближайших соседей для определения наиболее влиятельных узлов в неориентированной сети.Предлагаемый подход, кажется, идентифицирует влиятельные узлы лучше, чем методы, основанные на центральности на основе степени и центральности на основе промежуточности. Однако другие существующие подходы случайного блуждания, такие как PageRank и LeaderRank, кажутся лучшими индикаторами влиятельных узлов, но менее эффективны с точки зрения вычислений. Метод был протестирован в четырех различных реальных сетях: блоггеры на веб-сайте MSN Spaces (Windows Live Spaces), соавторы в области сетевых исследований, топология уровня маршрутизатора и электронные письма сотрудников университета.Метод работает по-разному в зависимости от структуры сети и рекомендуется для гетерогенных сетей и в меньшей степени для древовидных сетей. Chen et al. также проанализировали взаимосвязь между рассматриваемыми мерами центральности, показав, что, в целом, предлагаемая локальная центральность имеет сильную положительную корреляцию с центральностью по близости и слабую корреляцию с центральностью по промежуточности и центральностью по степени.

Cho et al. [16] провели систематическое исследование с использованием модели стохастических клеточных автоматов, связанной с предположением о маленьком мире, чтобы проанализировать влияние различных метрик центральности и свойств сети на скорость распространения и максимальное совокупное количество последователей в контексте распространения инноваций.Экспериментальные результаты показывают, что дистанционная центральность и центральность по рангам и номинациям являются лучшими для максимизации совокупного числа последователей, тогда как социальность обеспечивает лучшую скорость распространения.

TI-SC: выбор топ-k влиятельных узлов на основе определения сообщества и критериев оценки в социальных сетях

Ahajjam S, Badir H (2018) Идентификация влиятельных распространителей в сложных сетях с использованием алгоритма HybridRank. Sci Rep 8: 11932

Статья Google ученый

Атиф Y, Аль-Фалахи К., Вангчук Т., Линдстрём Б. (2019) Подход нечеткой логики для максимизации влияния в социальных сетях.J Ambient Intell Humaniz Comput 1–17

Банерджи С., Дженамани М., Пратихар Д.К. (2019a) ComBIM: подход к решению проблемы максимизации влияния, заложенной в бюджет. Expert Syst Appl 125: 1–13

Статья Google ученый

Банерджи С., Дженамани М., Пратихар Д.К. (2019b) Максимизация получаемой выгоды в стимулируемой среде социальных сетей: подход на основе сообщества. J Ambient Intell Humaniz Comput 1–17

Барабаши А.Л., Альберт Р. (1999) Появление масштабирования в случайных сетях.Наука 286: 509–512

MathSciNet Статья Google ученый

Berahmand K, Bouyer A (2019) Сходство на основе ссылок для улучшения обнаружения сообщества на основе алгоритма распространения меток. J Syst Sci Complex 32: 737–758. https://doi.org/10.1007/s11424-018-7270-1

Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

Берахманд К., Буйе А., Самади Н. (2018) Новая мера центральности, основанная на отрицательных и положительных эффектах коэффициента кластеризации для выявления влиятельных распространителей в сложных сетях Хаоса.Солитоны Фракталы 110: 41–54

Статья Google ученый

Berahmand K, Bouyer A, Samadi N (2019) Новый локальный и многомерный рейтинг для выявления распространителей в социальных сетях. Вычислительная техника 101: 1711–1733

MathSciNet Статья Google ученый

Borgs C, Brautbar M, Chayes J, Lucier B (2014) Максимизация социального влияния почти в оптимальное время.В: Материалы двадцать пятого ежегодного симпозиума ACM-SIAM по дискретным алгоритмам. SIAM, pp 946–957

Bozorgi A, Samet S, Kwisthout J, Wareham T (2017) Максимизация влияния в социальных сетях на основе сообщества в рамках модели конкурентного линейного порога. Система на основе знаний 134: 149–158

Статья Google ученый

Chen W, Wang Y, Yang S (2009) Максимизация эффективного влияния в социальных сетях.В: Материалы 15-й международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных. ACM, pp. 199–208

Чен И-Ц, Чжу В-И, Пэн В-Ц, Ли В-Ц, Ли С. И. (2014) ЦИМ: максимизация влияния в социальных сетях на уровне сообщества. ACM Trans Intell Syst Technol 5:25

Артикул Google ученый

Чен В., Линь Т., Тан З., Чжао М., Чжоу Х (2016) Максимизация устойчивого влияния. В: Материалы 22-й международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных.ACM, pp. 795–804

Cheng S, Shen H, Huang J, Zhang G, Cheng X (2013) Staticgreedy: решение дилеммы масштабируемости-точности в максимизации влияния. В: Материалы 22-й международной конференции ACM по управлению информацией и знаниями. ACM, pp 509–518

Домингос П., Ричардсон М. (2001) Анализ сетевой ценности клиентов. В: Материалы седьмой международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных. ACM, pp 57–66

Gmati H, Mouakher A, Gonzalez-Pardo A, Camacho D (2018) Новый алгоритм обнаружения сообществ в социальных сетях с атрибутами узлов.J Ambient Intell Humaniz Comput 1–13

Гоял А., Лу В., Лакшманан Л.В. (2011a) Celf ++: оптимизация жадного алгоритма для максимизации влияния в социальных сетях. В: Материалы 20-й международной конференции-спутника во всемирной паутине. ACM, pp 47–48

Гоял А., Лу В., Лакшманан Л. В. Симпат (2011b) Эффективный алгоритм для максимизации влияния в рамках линейной пороговой модели. В: 11-я международная конференция IEEE по интеллектуальному анализу данных, 2011 г.IEEE, pp. 211–220

Гимера Р., Данон Л., Диас-Гилера А., Гиральт Ф., Аренас А. (2003) Самоподобная структура сообщества в сети человеческих взаимодействий. Phys Rev E 68: 065103

Статья Google ученый

Hosseini-Pozveh M, Zamanifar K, Naghsh-Nilchi AR (2017) Подход на основе сообществ для выявления наиболее влиятельных узлов в социальных сетях. J Inf Sci 43: 204–220

Статья Google ученый

Хуан Х, Шен Х, Мэн З., Чанг Х, Хе Х (2019) Максимизация влияния на уровне сообщества для вирусного маркетинга.Appl Intell, стр. 1–14

Юнг К., Хео В., Чен В. (2012) Ирие: масштабируемая и надежная максимизация влияния в социальных сетях. В: 2012 IEEE 12-я международная конференция по интеллектуальному анализу данных. IEEE, pp. 918–923

Кемпе Д., Кляйнберг Дж., Тардос Э (2003) Максимальное распространение влияния через социальную сеть. В: Материалы девятой международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных. ACM, pp 137–146

Китсак М., Галлос Л.К., Хавлин С., Лильерос Ф., Мучник Л., Стэнли Х.Э., Максе Х.А. (2010) Идентификация влиятельных распространителей в сложных сетях.Nat Phys 6: 888

Статья Google ученый

Юрист G (2015) Понимание влияния всех узлов в сети. Sci Rep 5: 8665

Статья Google ученый

Leskovec J, Mcauley JJ (2012) Учимся открывать социальные круги в сетях эго. В кн .: Достижения в области нейронных систем обработки информации. pp 539–547

Leskovec J, Krause A, Guestrin C, Faloutsos C, VanBriesen J, Glance N (2007) Экономичное обнаружение вспышек в сетях.В: Материалы 13-й международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных. ACM, pp 420–429

Li X, Guo J, Gao C, Zhang L, Zhang Z (2018) Гибридная стратегия сетевой иммунизации. Хаос, Солитоны Фракталы 106: 214–219

MathSciNet Статья Google ученый

Лю Б., Конг Дж., Сюй Д., Цзэн И. (2012) Максимизация влияния с ограничением по времени в социальных сетях. В: 2012 IEEE 12-я международная конференция по интеллектуальному анализу данных.IEEE, стр. 439–448

Liu D, Jing Y, Zhao J, Wang W, Song G (2017) Быстрый и эффективный алгоритм для добычи топ-k узлов в сложных сетях. Sci Rep 7: 43330

Статья Google ученый

Ма Х, Чжу Й, Ли Д., Ким Д., Лян Дж. (2015) Повышение влияния модели IC-N в социальных сетях. Дискретные математические алгоритмы Приложение 7: 1550037

MathSciNet Статья Google ученый

Morone F, Min B, Bo L, Mari R, Makse HA (2016) Алгоритм коллективного влияния для поиска влиятельных лиц с помощью оптимальной перколяции в очень крупных социальных сетях.Sci Rep 6: 30062

Статья Google ученый

Ni Y, Shi Q, Wei Z (2017) Оптимизация распространения влияния в социальной сети с нечеткими затратами на узлы таргетинга. J Ambient Intell Humaniz Comput 8: 819–826

Статья Google ученый

Qiu L, Jia W, Yu J, Fan X, Gao W. (2019) PHG: трехэтапный алгоритм для максимизации влияния на основе структуры сообщества.IEEE Access 7: 62511–62522

Статья Google ученый

Росси М.-Э.Г., Ши Б., Циорциотис Н., Маллиарос Ф.Д., Гиацидис С., Вазирджаннис М. (2018) MATI: эффективный алгоритм для максимизации влияния в социальных сетях. PLoS ONE 13: e0206318

Статья Google ученый

Ruan Z, Iniguez G, Karsai M, Kertész J (2015) Кинетика социального заражения. Phys Rev Lett 115: 218702

Статья Google ученый

Самади Н., Буйе А. (2019) Определение влиятельных распространителей на основе соотношения границ и мер разнообразия соседства в сложных сетях.Вычислительная техника 101: 1147–1175

MathSciNet Статья Google ученый

Shang J, Zhou S, Li X, Liu L, Wu H (2017) CoFIM: основанная на сообществе структура для максимизации влияния в крупномасштабных сетях. Система на основе знаний 117: 88–100

Статья Google ученый

Wang X-G (2016) Новый алгоритм для задачи максимизации влияния в динамических сетях или сетях датчиков трафика.Multimedia Tools Appl 75: 4833–4844

Article Google ученый

Wang Y, Cong G, Song G, Xie K (2010) Жадный алгоритм на основе сообщества для добычи топ-k влиятельных узлов в мобильных социальных сетях. В: Материалы 16-й международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных. ACM, pp 1039–1048

Wang C, Chen W, Wang Y (2012) Масштабируемая максимизация влияния для независимой каскадной модели в крупномасштабных социальных сетях.Data Min Knowl Disc 25: 545–576

MathSciNet Статья Google ученый

Ван Кью, Джин И, Линь З, Ченг С., Ян Т. (2016) Максимизация влияния в социальных сетях в рамках независимой каскадной модели. Phys A 444: 20–34

MathSciNet Статья Google ученый

Xin Y, Gao C, Wang Z, Zhen X, Li X (2019) Выявление влиятельных распределителей в сложных сетях путем учета неоднородности распределения узлов.IEEE Access 7: 92070–92078

Статья Google ученый

Ян Дж., Лесковец Дж. (2015) Определение и оценка сетевых сообществ на основе фактов. Knowl Inf Syst 42: 181–213

Статья Google ученый

Функции

Gephi — это инструмент для аналитиков данных и ученых, стремящихся исследовать и понимать графики. Подобно Photoshop ™, но для данных графиков, пользователь взаимодействует с представлением, манипулирует структурами, формами и цветами, чтобы выявить скрытые узоры.Цель состоит в том, чтобы помочь аналитикам данных делать гипотезы, интуитивно обнаруживать закономерности, изолировать структурные особенности или ошибки во время поиска данных. Это дополнительный инструмент к традиционной статистике, поскольку теперь признано, что визуальное мышление с интерактивным интерфейсом облегчает рассуждение. Это программное обеспечение для исследовательского анализа данных, парадигма, появившаяся в области исследований Visual Analytics.

Визуализация в реальном времени

Воспользуйтесь самым быстрым механизмом визуализации графиков, чтобы ускорить понимание и обнаружение закономерностей на больших графиках.Используя свой специальный движок OpenGL, Gephi расширяет границы возможного интерактивного и эффективного исследования сети.

• Сети до 100000 узлов и 1000000 ребер
• Итерировать визуализацию с использованием динамической фильтрации
• Богатые инструменты для значимых манипуляций с графиками

---

Макет

Алгоритмы компоновки придают форму графу. Gephi предоставляет самые современные алгоритмы компоновки алгоритмов как для эффективности, так и для качества.Палитра макета позволяет пользователю изменять настройки макета во время работы и, следовательно, значительно улучшать обратную связь и удобство работы с пользователем.

• Силовые алгоритмы
• Оптимизировать для удобочитаемости графиков

---

Метрики

Платформа статистики и показателей предлагает наиболее распространенные показатели для анализа социальных сетей (SNA) и сетей без масштабирования.

• Центральность по промежуточности, близость, диаметр, коэффициент кластеризации, PageRank
• Обнаружение сообщества (модульность)
• Генераторы случайных чисел
• Кратчайший путь

---

Сети с течением времени

Gephi — это лидер инноваций в области динамического анализа графиков.Пользователи могут визуализировать, как сеть развивается с течением времени, манипулируя встроенной временной шкалой.

• Импортировать временной график в формате файла GEXF
• Прогон показателей во времени (коэффициент кластеризации)
• График готов к потоковой передаче

---

Создать картографию

Используйте ранжирование или разбиение данных, чтобы сделать сетевое представление значимым. Настройте цвета, размер или метки, чтобы придать смысл сетевому представлению. Модуль векторного предварительного просмотра позволяет вам нанести последний штрих и позаботиться об эстетике перед просмотром в SVG или PDF.

• Настраиваемый экспорт в PDF, SVG и PNG
• Сохранить предустановки

---

Динамическая фильтрация

Отфильтруйте сеть, чтобы выбрать узлы и / или ребра на основе структуры или данных сети. Используйте интерактивный пользовательский интерфейс для фильтрации сети в режиме реального времени.

• Создать сложный запрос с фильтром без сценариев
• Построить новые сети по результату фильтрации
• Сохраните ваши любимые запросы

---

Таблица данных и редакция

Gephi имеет собственную лабораторию данных с интерфейсом в стиле Excel для управления столбцами данных, поиска и преобразования данных.