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README.md

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 # Supply-Chain-Risk-Identification
-###Eine auf Graph Mining basierende Open-Source-Applikation zur Risikoidentifizierung von Supply Chains
+### Eine auf Graph Mining basierende Open-Source-Applikation zur Risikoidentifizierung von Supply Chains
 Die Windows-Desktopanwendung verbindet sich mit einer Neo4j-Instanz, um auf Graphdaten von Liefernetzwerken zuzugreifen.
 Die Anwendung visualisiert den geladenen Graphen mittels Microsoft Automatic Graph Layout.
 Dazu sind eine Reihe an Graph-Layouts auswählbar. Außerdem kann die Visualisierung auf einen Knotentypen reduziert werden.
@@ -21,6 +21,20 @@ Benötigt wird eine (lokal oder remote) erreichbare Neo4j-Instanz.
     >:play northwind graph
   * Supply Network einer Honda Accord Mittelkonsole nach [Choi & Hong (2002)](https://asu.pure.elsevier.com/en/publications/unveiling-the-structure-of-supply-networks-case-studies-in-honda-). Cypher-Anweisungen sind unter SCRI/Database/Database Creation Queries zu finden.
   * Mehrstufige Supply Chain in der Maschinenbaubranche nach [Willems (2007)](http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.670.481&rep=rep1&type=pdf). Ebenfalls unter SCRI/Database/Database Creation Queries zu finden.
+![Beispiel Neo4j](./figures/screenshot-neo4j.png)
 ### Starten der Anwendung
 Über das Fenster zur Verbindung mit dem Datenbanksystem lassen sich Adresse, sowie Benutzername und Passwort eingeben.
 Bei erfolgreicher Verbindung öffnet sich das Hauptfenster mit der Visalisierung des in Neo4j als Standard eingestellten Graphen.
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+### Zentralitätsanalyse
+* Eine Zentralitätsanalyse wird bei jeder Visualisierung gestartet.
+* Ergebnisse werden als Knotenattribute gespeichert.
+* Passt sich dem Knotentyp-Filter in der Projektion des Graphen an.
+* Zentralitätsmaße können durch die Knotengröße visualisiert werden.
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+### Link Prediction
+* Vorsicht: Beim Klick auf den Button "Start Link Prediction Training" wird das bishere Klassifikationsmodell überschrieben!
+* Generiert eine Zusammenfassung der trainierten Klassifikationsmodelle unter "Machine Learning Results".
+* Speichert das Modell nach einem Training unter Machine Learning Results\classification-model.zip.
+* Bei der Vorhersage wird das gespeicherte Modell geladen.
+* Eine Link Prediction ist ausschließlich auf einer Datenbasis möglich, deren Knoten entweder Zulieferer oder Produkte sind und entsprechende Labels aufweisen.