图数据分析是数据科学领域的一个重要分支，它涉及使用图形和网络来分析数据。图数据分析的三类任务包括：
1. 社区检测（Community Detection）：社区检测是一种图数据分析任务，旨在识别图中的社区结构。在社交网络、生物信息学和地理信息系统等领域中，社区检测非常有用。通过社区检测，研究人员可以发现图中的节点（如人、组织或地点）之间的紧密联系，以及这些联系如何影响整个网络的行为。社区检测的方法有很多，包括基于密度的算法（如DBScan）、基于层次的方法（如Girvan-Newman算法）和基于标签的方法（如Louvain方法）。
2. 链接预测（Link Prediction）：链接预测是一种图数据分析任务，旨在预测图中两个节点之间的连接概率。在推荐系统、社交网络分析和生物信息学等领域中，链接预测非常有用。通过链接预测，研究人员可以预测两个节点之间是否存在潜在的联系，从而为决策提供依据。链接预测的方法有很多，包括基于矩阵分解的方法（如奇异值分解和随机矩阵分解）和基于概率的方法（如贝叶斯模型和马尔可夫链蒙特卡洛方法）。
3. 网络建模（Network Modeling）：网络建模是一种图数据分析任务，旨在根据观察到的数据构建一个网络模型。在生物学、物理学和社会科学等领域中，网络建模非常有用。通过网络建模，研究人员可以构建一个数学模型来描述网络的结构、功能和演化过程。网络建模的方法有很多，包括图神经网络（Graph Neural Networks）、随机图模型（Stochastic Graph Models）和复杂网络理论（Complex Network Theory）。
总之，图数据分析的三类任务包括社区检测、链接预测和网络建模。这些任务在各个领域中都有广泛的应用，可以帮助研究人员更好地理解和解释复杂的网络结构。
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