ทำความรู้จักกับ CLIQUE Algorithm ในภาษา JavaScript

 

 

คำนำ

การวิเคราะห์การเชื่อมโยงระหว่างองค์ประกอบต่างๆ ภายในเครือข่ายสังคมหรือเครือข่ายคอมพิวเตอร์นั้น เป็นหัวข้อที่น่าสนใจและมีการนำไปประยุกต์ใช้ในหลายๆ ด้าน หนึ่งในวิธีการที่สำคัญและได้รับความสนใจคือการใช้ CLIQUE Algorithm วันนี้เราจะมาศึกษาและทำความเข้าใจเกี่ยวกับ CLIQUE Algorithm รวมถึงตัวอย่างการใช้งานบนภาษา JavaScript กันครับ

 

CLIQUE Algorithm คืออะไร?

CLIQUE (คลิค) Algorithm คือหนึ่งใน algorithms สำหรับการค้นหากลุ่มย่อย (subgraph) ของ vertices (จุดยอด) ในกราฟที่ทุกคู่จุดยอดมี edges (ขอบ) เชื่อมต่อกันทั้งหมด กล่าวคือ เป็นการหาเซตของจุดที่ทุกจุดเชื่อมต่อกับจุดอื่นๆ ภายในเซตนั้น - ซึ่งเรียกกลุ่มย่อยนี้ว่า "คลิค" หรือ "clique" นั่นเอง

 

การประยุกต์ใช้ CLIQUE Algorithm

ในโลกจริง CLIQUE Algorithm มีการใช้งานที่หลากหลาย เช่น ในการค้นหาชุมชนของสังคมบนโซเชียลมีเดียที่ผู้คนมีความสัมพันธ์กันอย่างแน่นแฟ้น หรือในการวิเคราะห์เครือข่ายการสื่อสาร เพื่อหากลุ่มของโหนดที่ติดต่อกันอยู่เสมอ ซึ่งสามารถนำไปสู่การค้นพบพฤติกรรมการใช้งานหรือการกระจายข้อมูล

 

ตัวอย่างการใช้งาน CLIQUE Algorithm ด้วย JavaScript

function isClique(graph, vertices) {
  for (let i = 0; i < vertices.length; i++) {
    for (let j = i + 1; j < vertices.length; j++) {
      if (!graph[vertices[i]][vertices[j]]) {
        return false; // ถ้าไม่มี edge เชื่อมต่อกันก็ไม่ใช่ clique
      }
    }
  }
  return true; // มี edges เชื่อมครบทุกคู่
}

function findCliques(graph) {
  let maxClique = [];
  // ค้นหา clique ด้วยการทดลองทุกๆ ชุดเฉพาะกลุ่มของ vertices
  for (let i = 0; i < (1 << graph.length); i++) {
    let potentialClique = [];
    for (let j = 0; j < graph.length; j++) {
      // ตรวจสอบว่า vertex นั้นอยู่ในชุดที่กำลังทดลองหรือไม่
      if (i & (1 << j)) {
        potentialClique.push(j);
      }
    }
    if (isClique(graph, potentialClique) && potentialClique.length > maxClique.length) {
      maxClique = potentialClique;
    }
  }
  return maxClique;
}

let graph = [
  [1, 1, 0, 0, 1],
  [1, 1, 1, 0, 0],
  [0, 1, 1, 1, 0],
  [0, 0, 1, 1, 0],
  [1, 0, 0, 0, 1]
];

console.log(findCliques(graph)); // ตัวอย่างการหา clique ภายในกราฟ

ในโค้ดข้างต้น เราได้สร้างฟังก์ชัน `findCliques` ที่มีเป้าหมายเพื่อค้นหาชุดคลิคที่ใหญ่ที่สุดภายในกราฟ โดยอาศัยการทดลองทำคอมบิเนชันของจุดยอดทั้งหมดและตรวจสอบด้วยฟังก์ชัน `isClique`.

 

วิเคราะห์ Complexity

การประเมินความซับซ้อนของ CLIQUE Algorithm โดยทั่วไปแล้วมีความซับซ้อนทางเวลา (Time Complexity) เป็น O(n!) สำหรับกราฟที่มี n จุดยอด เนื่องจากการค้นหานั้นต้องทดลองทุกชุดคอมบิเนชันของจุดยอดซึ่งจำนวนเป็นเรขาคณิตคูณตราต่อเลขจำนวนจุดยอด

 

ข้อดีข้อเสียของ CLIQUE Algorithm

ข้อดี

- การค้นพบความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้น: CLIQUE Algorithm ช่วยในการค้นหาความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นซึ่งสามารถนำไปสู่ความเข้าใจลึกซึ้งเกี่ยวกับโครงสร้างของเครือข่าย - การประยุกต์ใช้แบบหลากหลาย: สามารถนำไปใช้ในหลายด้าน เช่น วิทยาศาสตร์สังคม, ชีววิทยา, และ Informatics

ข้อเสีย

- ความซับซ้อนสูง: ปัญหาในการค้นหาคลิคที่ใหญ่ที่สุดนั้นกำหนดให้เป็น NP-hard ซึ่งหมายความว่าไม่มีหนทางที่จะใช้เวลาน้อยกว่าขอบเขตเรขาคณิตในการค้นหาได้ - ไม่เหมาะกับกราฟขนาดใหญ่: เนื่องจากความซับซ้อนของเวลาที่มาก ทำให้การใช้ในกราฟขนาดใหญ่อาจไม่ปฏิบัติได้ในเวลาที่รับได้

 

สรุป

CLIQUE Algorithm เป็นเครื่องมือที่มีความสำคัญในการวิเคราะห์เครือข่ายโดยเฉพาะเมื่อต้องการทำความเข้าใจถึงกลุ่มย่อยที่มีความสัมพันธ์แน่นแฟ้น ในขณะที่มีความซับซ้อนค่อนข้างสูง การใช้งานในกรณีที่เหมาะสมเช่นกับกราฟขนาดเล็กถึงปานกลางสามารถให้ข้อมูลที่มีค่าและโอกาสในการประยุกต์ใช้ที่แตกต่างไป

เมื่อต้องการศึกษาวิเคราะห์โครงสร้างเครือข่ายหรือพัฒนาความเข้าใจในวันทางสังคมหรือไม่ว่าในวงการไอทีและการวิเคราะห์ข้อมูล การศึกษาโปรแกรมมิ่งเพื่อใช้ tools เหล่านี้กลายเป็นสิ่งที่จำเป็น ที่ EPT หรือ Expert-Programming-Tutor เรามีคอร์สเรียนและการฝึกหัดที่จะช่วยให้คุณสอบกล่าวข้างต้นได้อย่างชำนาญ ครอบคลุมในหลายภาษาโปรแกรมมิ่ง รวมถึง JavaScript ด้วย ซึ่งจะช่วยเสริมให้ทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเข้มแข็งและพร้อมใช้ในเชิงพาณิชย์ รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับที่ลึกขึ้นได้ครับ!

เรียนรู้วิธีการเขียนและสร้างเครือข่ายแบบมืออาชีพไปกับเรา เพื่อเปิดโอกาสใหม่ๆ ในอาชีพคุณได้วันนี้ที่ EPT!

 

 

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง