Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Modeling Pakistan's Economy with Graph Theory | Price Similarity Network Analysis 2023-2025

  • Murtaza Mustafa
  • 2025-11-30
  • 9
Modeling Pakistan's Economy with Graph Theory | Price Similarity Network Analysis 2023-2025
#datascince#graphs#pakistan#NetworkAnalysis#python
  • ok logo

Скачать Modeling Pakistan's Economy with Graph Theory | Price Similarity Network Analysis 2023-2025 бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Modeling Pakistan's Economy with Graph Theory | Price Similarity Network Analysis 2023-2025 или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Modeling Pakistan's Economy with Graph Theory | Price Similarity Network Analysis 2023-2025 бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Modeling Pakistan's Economy with Graph Theory | Price Similarity Network Analysis 2023-2025

This video presents our Discrete Structures project, "Temporal and Category-Based Price Similarity Network Analysis." We transform raw price data into dynamic networks to uncover the hidden economic connections between 17 major Pakistani cities.

What This Project Is About:
We analyzed CPI-style data from the Pakistan Bureau of Statistics, grouping products into 7 key categories (Food Staples, Meat, Utilities, etc.). For each category and year (2023-2025), we measured city price similarity using Cosine Similarity and modeled these relationships as networks using NetworkX in Python. This allowed us to track how these economic connections evolved over time.

What You'll See in the Video:

Mathematical Modeling: How we built CPI vectors and used cosine similarity.

Code Walkthrough: A look at the Python implementation for building temporal networks.

Advanced Analysis: Application of partial orders and Hasse diagrams to track network evolution.

Centrality & Weighting: How we measured city influence using Degree, Closeness, Betweenness, and Eigenvector centrality under different weighting schemes.

Visualizations: Network graphs, similarity heatmaps, and ranking comparisons.

Key Findings:

Identification of strong regional price clusters (e.g., Punjab cities).

How economic importance of a category affects a city's influence.

The impact of different similarity thresholds on network structure.

Temporal shifts in connectivity between 2023 and 2025.

Technical Stack:

Programming Language: Python

Libraries: Pandas, NumPy, NetworkX, Scikit-learn, Matplotlib

Concepts: Graph Theory, Cosine Similarity, Centrality Metrics, Partial Orders, Hasse Diagrams

Project Resources:
The complete Jupyter Notebook analysis and dataset are available on our GitHub repository: (Insert your GitHub link here)

👥 Project By:

Ahmed Ubaid (24i-0509)

Tayyab Waheed (24i-0693)

Murtaza Mustafa (24i-0876)

This project was completed for the Discrete Structures course, Fall 2025.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]