श्रृंखला "सिंहासन के खेल" — एक वास्तविक घटना है । छह पूर्ण सत्रों (हाल ही में देखा के प्रीमियर के 7वें सीजन) है. प्रशंसकों के लाखों दुनिया भर में है । दाल आँसू बहाने के लिए प्रिय है, लेकिन ऐसा करने के लिए अनुचित मारे गए अक्षर. यह ठीक ही कहा जा सकता है एक के सबसे प्रतिष्ठित श्रृंखला में हाल के समय की है । इसलिए यह शायद ही आश्चर्य की बात है कि इस सामाजिक-सांस्कृतिक घटना और दिलचस्पी लोगों में विज्ञान की दुनिया है ।
स्नातक छात्र के केंद्र के लिए नेटवर्क विज्ञान मध्य यूरोपीय विश्वविद्यालय और मिलान Anosov बनाई गई एक एल्गोरिथ्म के साथ 400 नोड्स और 3000 किनारों, जो निर्धारित करता है, मौत की संभावना के पात्रों के पिछले दो सत्रों के लोकप्रिय श्रृंखला की दुनिया में "सिंहासन के खेल" द्वारा उत्पादित एचबीओ और के लिए जाना जाता है "शैली" को मारने के लिए दर्शकों द्वारा पसंद किया पात्रों के साथ.
प्राप्त करने के लिए काम करने की संभावना के Anosov इस्तेमाल किया "सात अलग-अलग नेटवर्क कार्य करता है कि निर्धारित करने के विभिन्न पहलुओं सामाजिक महत्व" के लिए प्रत्येक व्यक्ति के चरित्र श्रृंखला है, जो वह से प्राप्त विश्लेषण के दृश्यों में जो एक स्नातक छात्र की परिभाषा "बुनियादी इकाइयों के सामाजिक बातचीत". उन्होंने आगे कहा कि संयुक्त इस विश्लेषण के अध्ययन की विशेषता सुविधाओं में पहले से मारे गए अक्षर, और इस आधार पर निकाली गई संभावना के अनुसार, जो करने के लिए एक दिया चरित्र को जीवित रहने के अंत तक इस टेलीविजन शो, निर्धारित है में कहीं न कहीं 2018-2019.
उदाहरण के लिए, एक मॉडल की संभावना है कि निर्धारित किया टीएन रेत, बेटी के Oberyn Martell, सामना करना पड़ा, जो एक क्रूर 4 सीजन के अंत की श्रृंखला है, सबसे अधिक संभावना है, भी मर जाएगा, जबकि Theon Greyjoy, अनुभव किया है, जो भीषण यातना के हाथों से रामसे बोल्टन मर जाएगा की एक संभावना के साथ केवल 0.05 प्रतिशत है ।
शायद यह कहा जा सकता है सबसे महत्वपूर्ण में से एक, लोकप्रिय और ज्वलंत उदाहरण के किस स्तर पर पहुंच गया क्षेत्र के भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग ।
"शोधकर्ताओं की एक टीम का निर्माण किया है जो मॉडल के तौर पर काम करता है खोजने के द्वारा करने के लिए जवाब जटिल जैविक सवालों के माध्यम से datamining और मशीन सीखने एल्गोरिदम", — टिप्पणी डॉ आदमी Yachdav में शामिल परियोजना प्रबंधन.
"टीवी श्रृंखला "सिंहासन के खेल" एक महान मंच के लिए अनुसंधान प्रदान करता है क्योंकि यह एक लगभग अंतहीन स्रोत के कच्चे बहुआयामी डेटा," — कहा Adhav वेबसाइट पर Phys.org है.
पूरी भविष्यवाणी की सूची में पाया जा सकता है .
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