Community 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105328390 之前讲到了网络中节点扮演不同角色,而角色这个概念和社区互补,那么接下来就讨论下社区这个概念. 以找工作为例,曾经学者 Granovetter 调查过人们的工作是由谁介绍的,结果很意外.大部分人的工作是由"熟人",或者说关系并不是很密切的人介绍的.然后 Granovetter 分析后提出了他的解释:这种"熟人"可能涉及整个社…

目录 Capturing Graph Structure Graph Isomorphism Network Vulnerability to Noise 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106626551 这一个 Lecture 前还有一个关于 Knowledge Graph 的 slide 我打算跳过,因为 KG 我现在还没有深入研究,可能以后有空会系统地写一个系列,因此现在就不要先入为主了.后面也还有一个 slide…

目录 Macroscopic Forest Fire Model Microscopic Temporal Network Temporal PageRank Mesoscopic 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106519773 网络的形成不是一蹴而就的,就像一个人的人际关系并非出生就是完整的,而是在成长过程中通过接触他人结识新朋友而逐步形成的.以时间为变量,网络结构的变化过程就是我们需要研究的.这个 Lecture…

目录 Node Embedding Random Walk node2vec TransE Embedding Entire Graph Anonymous Walk Reference 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105536633 Node Embedding 上一讲介绍了对图中节点进行分类的方法,涉及了节点自身的特征以及图的结构信息.然而当特征这个概念出现就说明需要做特征工程,这是相当费时费力的工作.最后的结果还…

目录 Graph Neural Network Graph Convolutional Network GraphSAGE Graph Attention Network Tips Deep Generative Models for Graphs GraphRNN: a Auto-Regressive Models Tractability 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106160122 Graph Neural N…

目录 PageRank Problems Personalized PageRank 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106233258 将互联网视为图的话,它必定存在结构上的一些规律.首先回顾一下强连通子图 (strongly connected component, SCC),如果一个有向图的子图内任意节点可以互相到达,那么这就是一个 SCC.而包含节点 A 的 SCC 必满足 \(SCC(A)=Out(A)\cap…

目录 Influence Maximization Propagation Models Linear Threshold Model Independent Cascade Model Greedy Hill Climbing Algorithm Sketch-Based Algorithm OutBreak Detection CELF: Cost-Effective Lazy Forward-selection Lazy Evaluation Data Dependent Bound 转自…

目录 Decision Based Model of Diffusion Large Cascades Extending the Model Probabilistic Spreading Models Epidemic Models Rumor spread modeling using SEIZ 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106265878 我们研究网络,不仅是为了提取网络结构的特征或对节点进行分类.更多的是为…

Spectral Clustering 前面的课程说到了 community detection 并介绍了两种算法.这次来说说另外一类做社区聚类的算法,谱聚类.这种算法一般分为三个步骤 pre-processing: 构建一个描述图结构的矩阵 decomposition: 通过特征值和特征向量分解矩阵 grouping: 基于分解后的矩阵以及点的 representation 进行聚类 在介绍具体操作前我们先了解几个概念 Graph Partitioning 图的划分就是将节点分到不同的组内,如…

Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度. 模块度(Modularity) 模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法,它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差,它的取值范围是 [−1/2,1),其定义如下: $$Q = \frac{1}{2m}\sum_{i,j}[A_{ij} - \frac{k_ik_j}{2m}]\delta(c_i,c_j)$$ $$\delta(u,…

在做东西的时候用到了社区发现,因此了解了一下有关社区发现的一些问题 1,社区发现算法 (1)SCAN:一种基于密度的社团发现算法 Paper: <SCAN: A Structural Clustering Algorithm for Networks>  Auther: Xiaowei Xu, Nurcan Yuruk, Zhidan Feng, Thomas A. J. Schweiger  Conference: SIGKDD 2007 主要概念: 节点相似度定义为两个节点共同邻居的数目与…

作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/peghoty/article/details/9286905 社区发现(Community Detection)算法用来发现网络中的社区结构,也可以看做是一种聚类算法. 博客上看到一篇优秀的介绍社区发现的PPT,转载过来分享:   从上述定义可以看出:社区是一个比较含糊的概念,只给出了一个定性的刻画. 另外需要注意的是,社区是一个子图,包含顶点和边.   下面我们以新浪微博用户对应的网络图为例,来介绍相应的社区发现算法.…

1. 社团划分 0x1:社区是什么 在社交网络中,用户相当于每一个点,用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构. 在这样的网络中,有的用户之间的连接较为紧密,有的用户之间的连接关系较为稀疏.其中连接较为紧密的部分可以被看成一个社区,其内部的节点之间有较为紧密的连接,而在两个社区间则相对连接较为稀疏. 整个整体的结构被称为社团结构.如下图,红色的黑色的点集呈现出社区的结构, 用红色的点和黑色的点对其进行标注,整个网络被划分成了两个部分,其中,这两个部分的内部连接较为紧密,而这两个社区之间的连…

随着用户在物品上产生了大量行为,推荐系统成为了线上系统的重要组成部分.推荐系统算法使用用户对物品的行为信息以及上下文数据为每个用户推荐一组物品.算法根据用户之间及物品之间的相似度建立.本文介绍了一个基于识别用户间重叠社区结构的时间感知小说推荐系统.由于用户的兴趣是随时间变化的,所以在个性化推荐系统中为为活跃用户的喜好建立精准的模型是很难的.在实际系统中,用户与物品的关系数据是非常稀疏的,所以很多推荐系统不能进行准确的推荐.用户间的重叠社区结构能帮助我们最小化数据系数的影响.本文将所介绍的算法实施…

作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/peghoty/article/details/9286905 社区发现(Community Detection)算法用来发现网络中的社区结构,也可以看做是一种聚类算法. 以下是我的一个 PPT 报告,分享给大家. 从上述定义可以看出:社区是一个比较含糊的概念,只给出了一个定性的刻画. 另外需要注意的是,社区是一个子图,包含顶点和边. 下面我们以新浪微博用户对应的网络图为例,来介绍相应的社区发现算法. 这里在相互关注的用户…

作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/peghoty/article/details/9286905 社区发现(Community Detection)算法用来发现网络中的社区结构,也可以看做是一种聚类算法. 以下是我的一个 PPT 报告,分享给大家. 从上述定义可以看出:社区是一个比较含糊的概念,只给出了一个定性的刻画. 另外需要注意的是,社区是一个子图,包含顶点和边. 下面我们以新浪微博用户对应的网络图为例,来介绍相应的社区发现算法. 这里在相互关注的用户…

在我们的现实生活中,许多复杂系统都可以建模成一种复杂网络进行分析,比如常见的电力网络.航空网络.交通网络.计算机网络以及社交网络等等.复杂网络不仅是一种数据的表现形式,它同样也是一种科学研究的手段.复杂网络方面的研究目前受到了广泛的关注和研究,尤其是随着各种在线社交平台的蓬勃发展,各领域对于在线社交网络的研究也越来越火.研究生期间,本人的研究方向也是一直与复杂网络打交道,现在马上就要毕业了,写一篇博文简单介绍一下复杂网络特点以及一些有关复杂网络研究内容的介绍,希望感兴趣的博友可以一起讨论,一起学…

语义网=有意义的网络. "如果说 HTML 和 WEB 将整个在线文档变成了一本巨大的书,那么 RDF, schema, 和 inference languages 将会使世界上所有的数据变成一个巨大的数据库." --- Tim Berners-Lee, Weaving the Web, 1999 ================= 作者:顾轶灵链接:https://www.zhihu.com/question/19965749/answer/13499141来源:知乎著作权归作者所有…

社交网络需要用到igraph库,所以需要安装.可以在lfd的网站 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 上下载python_igraph,具体的python对应版本和是32位还是64位的,比如我下载了 python_igraph‑0.7.1.post6‑cp35‑none‑win_amd64.whl  利用pip 安装whl文件:pip install 文件名.whl  为了避免出错,打开cmd以后,要cd进入你存放的该whl文件的解压后的目录下在…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/54020333 Networks算法Algorithms 最短路径Shortest Paths shortest_path all_shortest_paths shortest_path_length average_shortest_path_length has_path Advanced Interface Dense Graphs A* Algorithm [Shortest Paths]…

模块度:也称模块化度量值,是目前常用的一种衡量网络社区结构强度的方法. 常用语衡量一个社区划分结果的优劣:一个理想化的社区划分应该对应着社区内部节点间相似度尽可能的高,同时社区外部节点间的相异度尽可能高,此时模块度的值近似等于1.也就是说,社区划分的质量越高对应的模块度Q越大. 令Avw为网络对应邻接矩阵的一个元素,即边(可能存在也能不存在),v和w表示两个节点. 令cv和cw分别是节点v和节点w所在的两个社区,社区内部的边数和网络中总边数的比例可以表示为: 函数δ(cv, cw)的取值定义为:…

Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an…

众所周知,机器学习可以大体分为三大类:监督学习.非监督学习和半监督学习.监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型,期待这个模型能学习到数据的分布,以期对未来没有见到的样本做预测.那这个性能的源头--训练数据,就显得非常感觉.你必须有足够的训练数据,以覆盖真正现实数据中的样本分布才可以,这样学习到的模型才有意义.那非监督学习就是没有任何的labeled数据,就是平时所说的聚类了,利用他们本身的数据分布,给他们划分类别.而半监督学习,顾名思义就是处于两者之间的,只有…

人工网络生成程序,可在CSDN上免费下载 或者科学网这边也可以下载 参数 • n: number of vertices;• k: average degree;• maxk: maximum degree;• mu: mixing parameter (the higher the mixing parameter of a network is, the more difficult it is to reveal the communitystructure);• minc: minimu…

目录 一.摘要 二.杂记 三.模型思想 四.实验 五.其他 六.参考文献 一.摘要 深度学习不用去手工提取特征,但是现有深度模型没有在传播预测任务中使用社区结构.所以提出一个CS-RNN框架,把社区在传播中的影响考虑在内,做传播预测. 二.杂记 贡献:①引入community structure information:②CS-RNN模型包含社区结构标签预测层(community structure labels prediction layer),可以预测下一个活跃节点的社区结构标签:③参数健…

参考 : 首先看两篇论文,大概了解一下原理性的东西: GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS THOMAS KIPF, 30 SEPTEMBER 2016 http://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/ Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first-order filters. Overview综述 许多重要的现实世界数据集以图表或网络的形式出现:社交网…

基于图的异常检测(三):GraphRAD 风浪 一个快乐的数据玩家/风控/图挖掘 24 人赞同了该文章 论文:<GraphRAD: A Graph-based Risky Account Detection System>作者:Jun Ma(Amazon),Danqing Zhang(Berkeley)来源:MLG ' 18 本文介绍Amazon基于图的欺诈交易账户检测系统,相比LOCKINFER 和 OddBall,本文是面向实际业务设计的检测系统,并使用了标签数据. 早期做过十分类似的项目…

Generative Graph Models 第八章传统的图生成方法> The previous parts of this book introduced a wide variety of methods for learning representations of graphs. In this final part of the book, we will discuss a distinct but closely related task: the problem of > g…

Louvain Introduce Louvain算法是社区发现领域中经典的基于模块度最优化的方法,且是目前市场上最常用的社区发现算法.社区发现旨在发现图结构中存在的类簇(而非传统的向量空间). Algorithm Theory 模块度(modularity) 要想理解Louvain算法需先理解模块度,模块度是衡量一个网络社区划分好坏的度量指标,可以简单理解为"给定算法得到的图中的社区划分D,社区内节点的连边权重和与对应随机图中的连边权重和的差,可以理解为社区内边权重之于社区间边权重的比例,当然…

论文标题:DEEP GRAPH INFOMAX 论文方向:图像领域 论文来源:2019 ICLR 论文链接:https://arxiv.org/abs/1809.10341 论文代码:https://github.com/PetarV-/DGI 摘要 DGI,一种以无监督的方式学习图结构数据中节点表示的一般方法.DGI 依赖于最大限度地扩大图增强表示和目前提取到的图信息之间的互信息--两者都是使用已建立的图卷积网络体系结构导出的.对于图增强表示,是根据目标节点所生成的子图,因此可以用于下游节点的…