Quitamos y dividimos: investigamos la integridad de Runet

En Rusia, el decreto del gobierno  define los  tipos de amenazas a la estabilidad, seguridad e integridad del Runet. El proceso de adopción de este documento se escribió previamente   en Habré. "¡Pero una cosa es identificar los tipos de amenazas y otra muy distinta identificar las amenazas en sí mismas y responder a ellas!" - dices y ... tendrás toda la razón. ¿Quién puede hacer esto, dada la velocidad del cambio de red, su escala y nivel de responsabilidad?

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, , , . Graph Data Science, neo4j.

#    CYPHER

#  
CALL gds.graph.create(
    'runet', 
    'As', {
        	CONNECT_TO: {
            					type: 'CONNECT_TO',
            					orientation: 'UNDIRECTED'
        	}
    }    
)
YIELD graphName, nodeCount, relationshipCount;

#   Weakly Connected Component 
#     
CALL gds.wcc.stats('runet')
YIELD componentCount
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

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• Page Rank;

  
  
  
  
  

• Betweenness Centrality;

  
  
  
  
  

• Harmonic Centrality.

  
  
  
  
  

CALL gds.pageRank.stream(
		'runet', { 
    					relationshipTypes: ['CONNECT_TO'],
      				maxIterations: 50
    }
) 
YIELD nodeId, score
RETURN 	gds.util.asNode(nodeId).num AS ASN,
				score AS PageRank_score
ORDER BY score DESC
LIMIT 100
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
    

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2. outer join ( 101);

   
   
   
   
   

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Espero que haya sido interesante. ¡Cuenta para todos!

PD: quiero agradecer a la empresa Neo4j por su programa de inicio

PPS Gracias https://www.goodfon.ru/user/vidmulia por la imagen de arriba