社区(community)定义:同一社区内的节点与节点之间关系紧密,而社区与社区之间的关系稀疏. 设图G=G(V,E),所谓社区发现是指在图G中确定nc(>=1)个社区C={C1,C2,...,Cnv},使得各社区的顶点集合构成V的一个覆盖. 若任意两个社区的顶点集合的交际均为空,则称C为非重叠社区(disjoint communities);否则称为重叠社区(overlapping communities). SLPA(Speaker-listener Label Propagation Al…

其中部分转载的社区发现SLPA算法文章 一.概念 社区(community)定义:同一社区内的节点与节点之间关系紧密,而社区与社区之间的关系稀疏. 设图G=G(V,E),所谓社区发现是指在图G中确定nc(>=1)个社区C={C1,C2,...,Cnv},使得各社区的顶点集合构成V的一个覆盖. 若任意两个社区的顶点集合的交际均为空,则称C为非重叠社区(disjoint communities);否则称为重叠社区(overlapping communities). 二.SLPA算法思想与流程 SLP…

首先什么是社区(Community structure)呢?其实并不是指一个网络相互连接的部分,而是一个网络中链接“紧密的部分”,至于怎么定义紧密就有很多方法了. 社区发现算法可以参考下面的博客:博客1,博客2 那么又该如何动手实现呢?? 由于小组主要使用python和R语言编程,所以首先想到networkX这个python包,但是我找了一下里面并没有相应的算法实现.其次是igraph,它提供了python和R语言的接口,然而通过调查,只在R的接口文档里找到了一些社区发现算法,比如几个fast_…

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.…

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…

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…

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…

一.概念 复杂网络:现实生活中各种系统都可以看做成复杂网络,复杂网络构成包括节点和边,节点是网络中的基本组成单元,节点之间的联系或者关系是网络中的边.例如 电力网络:基站代表节点,基站之间是否互通表示边: 社交网络:用户代表节点,用户的关注关系表示边: 万维网络:网页代表节点,网页的链接关系代表边: 交通运输网络,神经网络,经济贸易网络,科学家合作网络等等 社区发现:社区发现在数据挖掘领域有重要的作用,在一个网络中,如果一个团体有共同的爱好或者特征,并紧密联系在一起,那么我们称网络中这个小集体为…

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:…

最近偶尔发现一个算法编程学习的论坛,刚开始有点好奇,也只是注册了一下.最近有时间好好研究了一下,的确非常赞,所以推荐给大家.功能和介绍看下面介绍吧.首页的标题很给劲,很纯粹的Coding社区....虽然目前人气可能一般,但这里面题目和资源还是比较丰富的,希望给初学者一个帮助. 本文原文地址:[推荐]一个算法编程学习中文社区-51NOD[算法分级,支持多语言,可在线编译] 1.51NOD论坛介绍 该论坛网址:http://www.51nod.com/index.html 论坛主要是进行算法学习和交…

最近在研究基于标签传播的社区分类,LabelRank算法基于标签传播和马尔科夫随机游走思路上改装的算法,引用率较高,打算将代码实现,便于加深理解. 这个算法和Label Propagation 算法不同的是计算复杂度较高,对每个标签都确定了概率,但是准确性比Label Propagation算法好. 一.概念 相关概念不再累述,详情见前两篇文章 二.算法思路 首先建立一个标签集合,C={1,2,……n},n是节点的数量.标签概率向量Pi(1*n),Pi(c)=节点i对标签c的概率估计,迭代过程中…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/bethansy/p/6890972.html 一.已知真实社区划分结果 1.NMI指数,互信息和标准化互信息 具体公式和matlab代码参见博客,Python代码参加,C++代码参见 function MIhat = nmi( A, B ) %NMI Normalized mutual information % http://en.wikipedia.org/wiki/Mutual_information % http://nlp…

作者现就职阿里巴巴集团1688技术部 引言 周末看到一篇不错的文章"Graph Twiddling in a MapReduce world" ,介绍MapReduce下一些图算法的实现.文章语言质朴.介绍非常多有用图优化技巧. 文章2009年发表,至今已经被引用183次.足以证明这篇文章价值.眼下这篇文章网上已经有人对这篇文章做了介绍,但仅介绍了当中最简单的两个算法,对当中的所做优化,并没有做分析. 为了加深对文章算法的理解,我又一次对这篇文章的算法做了整理,同一时候加了自己的理解,…

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 数智物语(公众号ID:decision_engine)出品 策划.编写:卷毛雅各布 「我们相信,在垃圾泛滥的互联网海洋中,真正有价值的信息是绝对的稀缺品.」知乎CTO李大海曾在全球移动互联网大会提到知乎诞生的初心,而这位CTO也在各种场合不遗余力的提到知乎对于AI投入和应用. 知乎合伙人.CTO李大海 对于一个的坐拥1.4亿多用户,平均日活跃用户量超过 3400 万,人均日访问时长 1 小时,月累计…

1 业务架构 风控平台是相对独立的系统,信审的案件可以从借款端平台推过来,也可以从第三方平台推过来.信审案件到达风控平台后,自动创建工作流,根据风控流程处理各流程环节任务. •自动决策 风控流程自动处理案件,访问第三方合作伙伴的接口,获取用户黑名单.欺诈数据和多头借贷等数据,查询名单数据,决策引擎输出各环节处理结果.自动决策后出三个结果,自动通过.转人工.拒绝. • 人工信审 根据决策引擎输出的结果进行转人工处理,人工通过初审和复核岗,给出具体信审结果,信审通过的案件给出风险等级和具体额度. •…

京东基于Spark的风控系统架构实践和技术细节 时间 2016-06-02 09:36:32  炼数成金 原文  http://www.dataguru.cn/article-9419-1.html 主题 Spark软件架构 1.背景 互联网的迅速发展,为电子商务兴起提供了肥沃的土壤.2014年,中国电子商务市场交易规模达到13.4万亿元,同比增长31.4%.其中,B2B电子商务市场交易额达到10万亿元,同比增长21.9%.这一连串高速增长的数字背后,不法分子对互联网资产的觊觎,针对电商行业的恶…

一.三层(网络层)发现 算法来源:王娟娟.基于SNMP的网络拓扑发现算法研究.武汉科技大学硕士学位论文,2008 数据结构: 待检路由设备网关链表:存放指定深度内待检路由设备的网关信息,处理后删除. 拓扑信息链表:存放从已检测路由设备的网关信息. 子网信息链表:存放网关信息对应的子网信息. 基本思想: 类似于广度优先,在指定深度内运行算法,最后根据拓扑信息链表获得所有路由及其互联关系,根据子网信息链表各路由设备连接的子网及子网内所有活动主机的信息. 需要获得的信息: 路由信息如下图所示. 点击可…

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…

前言 离NOIP还有一个星期,匆忙的把寒假整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.旁边的同学都劝我不要再放PASCAL啊什么的了,毕竟我们的下一级直接学C++.即便我本人对C++也是赞赏有加,不过PASCAL作为梦的开始终究不能忘记.不像机房中其余的OIERS,我以后并不想学计算机类的专业.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候…

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]…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49052255 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之社交网络之社区检测:高级技巧-线性代数方法 Communities in Social Networks:  Intuitively, "communities" are sets of individuals in a network like Fa…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49052057 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之社交网络之社区检测:基本技巧-生成模型及其参数的梯度上升方法求解 Communities in Social Networks:  Intuitively, "communities" are sets of individuals in a netw…

前言        离NOIP还有一个星期,匆忙的把整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候选择难走的路会看见更好的风景.       这篇文章简单的说了一下NOIP考试中会常用的算法,可能难度掌握的不是太好,有一部分内容不是NOIP考查范围,然而随着难度的增加,看一些更高级的算法也没有坏处…

Louvain算法是一种基于图数据的社区发现算法,算法的优化目标为最大化整个数据的模块度,模块度的计算如下: 其中m为图中边的总数量,k_i表示所有指向节点i的连边权重之和,k_j同理.A_{i,j} 表示节点i,j之间的连边权重.有一点要搞清楚,模块度的概念不是Louvain算法发明的,而Louvain算法只是一种优化关系图模块度目标的一种实现而已. Louvain算法的两步迭代设计:最开始,每个原始节点都看成一个独立的社区,社区内的连边权重为0.       算法扫描数据中的所有节点,针对每…

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…

用中文记下这篇论文的大致意思,以防止忘了.好记性不如烂笔头! 摘要:最近的一些研究在研究社交网络或WWW.研究者都集中于研究网络的“小世界性”,“幂率分布特性”,“网络传递性”(聚类性吧).本文提出网络的另一个特性:社团结构——社团内部链接十分紧密,社团之间链接较为稀疏.我们分别模拟数据和真实数据测试了算法,效果很好.又应用在了两个不知道社团结构的数据集上,能帮助我们更好的理解数据. 首先,介绍了小世界效应,幂率分布,聚类系数.然后说,本文我们提出了社团结构这一网络属性.总结说我们提出了一种社区…

上一篇文章知识图谱在大数据中的应用我们介绍了知识图谱的一些概念和应用场景,今天我们就来看一个具体的应用案例了解下知识图谱的应用.用户增长对于一个APP的生存起到了至关重要的作用,没有持续的用户增长,再好的APP也不会走的长远,为了获得更多的用户,APP运营商往往会鼓励老用户拉新并给与奖励,比如趣头条的收徒模式,用户每收一个徒弟就会得到几块到十几块的现金返现,但是这种模式同时也会引起广大黑产团伙的注意,黑产会利用各种手段来薅这些APP运营商的羊毛. 中国有句老话,叫物以类聚,人以群分,在反作弊和市…

本次主要学习图数据库中常用到的一些算法,以及如何在Neo4j中调用,所以这一篇偏实战,每个算法的原理就简单的提一下. 1. 图数据库中常用的算法 PathFinding & Search 一般用来发现Nodes之间的最短路径,常用算法有如下几种 Google Search Results Dijkstra - 边不能为负值 Folyd - 边可以为负值,有向图.无向图 Bellman-Ford SPFA Centrality 一般用来计算这个图中节点的中心性,用来发现比较重要的那些Nodes.这…