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 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…

Lecture 15 Anomaly Detection 异常检测 15.1 异常检测问题的动机 Problem Motivation 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用.这种算法虽然主要用于无监督学习问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题.举例: 当飞机引擎从生产线上流出时需要进行QA(质量控制测试),数据集包含引擎的一些特征变量,比如运转时产生的热量,或者振动等.当有一个新的飞机引擎从生产线上流出,它具有特征变量 xtest .异常检测问…

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功…

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载heaton-javascript-ml.zip - 45.1 KB 基本介绍 在本文中,你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解.我会使用Encon(一个先进的神经网络和机器学习框架)这个框架,并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识,模拟退火法,遗传算法和神经网络.Encog同时包括了几个GUI窗体小部件,这些小部件可以更方便地显示出一般机器学习任务的输出. 运行环境 Encog是一个面向Java,…

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…

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…