이분 그래프에서 꼭짓점은 두 개의 분리된 집합으로 분할되어 각 모서리가 한 집합의 꼭짓점을 여러 집합의 꼭짓점에 연결하도록 할 수 있습니다. AllElectronics 사용자 구매 데이터의 경우 정점 세트 하나가 정점당 사용자 한 명으로 사용자를 정의합니다. 다중 세트는 정점당 하나의 제품으로 제품을 정의합니다. 에지는 사용자를 제품에 연결하여 사용자의 제품 구매를 정의합니다.
다음과 같은 Bipartite 그래프의 다양한 응용 프로그램이 있습니다 -
웹 검색 엔진 − 웹 검색 엔진에서 검색 로그는 데이터 사용자 쿼리 및 해당 보도 자료에 보관됩니다. (프레스 쓰루 데이터는 검색 결과로 사용자가 어떤 페이지를 눌렀는지 알려줍니다.)
쿼리 및 클릭연결 데이터는 이분 그래프를 사용하여 정의할 수 있습니다. 여기서 두 개의 정점 집합은 그에 따라 쿼리 및 웹 페이지와 동일합니다.
에지는 사용자가 질의를 할 때 웹페이지를 누르면 질의를 웹페이지로 연결한다. 쿼리 웹 페이지 이분 그래프에 대한 클러스터 분석을 통해 귀중한 데이터를 얻을 수 있습니다.
예를 들어 여러 언어로 된 쿼리를 식별할 수 있지만 각 쿼리에 대한 프레스 스루 데이터가 동일한 경우 유사한 의미입니다. 웹의 일부 웹 페이지는 웹 그래프라고도 하는 방향성 그래프를 형성합니다. 여기서 각 웹 페이지는 꼭짓점이고 각 하이퍼링크는 소스 페이지에서 대상 페이지를 나타내는 가장자리입니다. 웹 그래프의 클러스터 분석은 커뮤니티를 확인하고, 허브와 권위 있는 웹 페이지를 발견하고, 웹 스팸을 식별할 수 있습니다.
소셜 네트워크 − 소셜 네트워크는 사회 구조입니다. 정점이 사람 또는 조직인 그래프로 정의할 수 있으며 연결은 정점 간의 상호 의존성으로 우정, 공통 관심사 또는 협력 활동을 설명합니다. AllElectronics 사용자는 각 사용자가 정점인 소셜 네트워크를 형성하고, 서로를 이해하면 두 사용자가 가장자리로 연결됩니다.
사용자 관계 관리자로서 클러스터 분석을 통해 AllElectronics의 소셜 웹에서 변경할 수 있는 유용한 데이터를 찾는 데 관심이 있습니다. 네트워크에서 클러스터를 획득할 수 있으며, 여기서 클러스터의 사용자는 서로를 이해하거나 공통의 친구가 있습니다.
클러스터 내의 사용자는 구매 의사 결정과 관련하여 서로를 유지할 수 있습니다. 또한, 홍보 데이터가 빠르게 개발될 수 있도록 클러스터의 "머리"에게 지시하는 커뮤니케이션 매체를 만들 수 있습니다.
네트워크는 가중 그래프입니다. 두 저자 사이의 간선이 두 저자(끝 정점)가 공동 저술한 출판물 수를 포함하여 공동 작업의 강도를 정의하는 가중치를 생성할 수 있기 때문입니다.