What's the rumpus, :) I'm Asaf Shapira and this is NETfrix. In the first part of this episode we've learned about methods to model dynamic networks and covered the basics of chaotic systems. We've shown how chaos limits our ability to predict the future because chaos knows no routine. In a chaotic system, what's happened in the past doesn't reflect on what would happen in the future. We've seen it in the weather's eco-system and now, I think we're ready to apply these princ

What's the rumpus :) I'm Asaf Shapira and this is NETfrix. In previous episodes, most of the networks we've covered were static networks. By static, I mean that we viewed only a snapshot of the network, meaning networks in a given time frame. But it is clear to all that networks are for the most part - dynamic. So why deal with static networks, if they are dynamic? That's a great question. Especially if you think about it, the potential applications of cracking network dynami

(ר' קישורים בטקסט) מה מתרחש (: אני אסף שפירא וזה נטפריקס – הפודקאסט העברי הראשון למדע הרשתות. עד היום, רוב התכנים עליהם דיברנו עסקו ברשתות סטאטיות, כלומר, הסתכלנו על רשת בחלון זמן נתון, מה שנקרא snapshot של הרשת. אבל ברור לכולנו שרשתות הן ברובן המכריע – דינאמיות. אז למה אנחנו מתעסקים ברשתות סטאטיות, אם הן דינאמיות? שאלה מצוינת. במיוחד שאם חושבים על זה, הפוטנציאל מאחורי פיצוח הדינאמיות ברשת הוא אדיר ומהווה אולי את "הגביע הקדוש" של עולם ה-data science. למה הכוונה? כשאנחנו מ