Nasza praca polega na doglębnym badaniu modeli grafów, szczególnie tych o dużych rozmiarach. W tym kontekście zastosowaliśmy techniki programowania poznane wcześniej w Pythonie z wykorzystaniem NetworkX jako biblioteki. Projekt mial dwie glówne osie: teoria grafów: wszystko co teoretyczne (definicje, miary, przyklady wykonania...) i zastosowania: odzyskiwanie grafu polowego, porównanie algorytmów i porównanie modeli. Ponadto, projekt ten byl okazją do opanowania teorii grafów, Pythona, NetworkX, a przede wszystkim wzbogacil naszą kulturę Data Mining. Jesteśmy zadowoleni, że udalo nam się ulepszyc algorytm końca świata i zaimplementowac wlasną wersję algorytmu wykrywania spoleczności: propagację etykiet, a także wykorzystac API Twittera do generowania grafów terenu.
