链接分析算法之:HITS算法     HITS(HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ) 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分. HITS算法是链接分析中非常基础且重要的算法,目前已被Teoma搜索引擎(www.teoma.com)作为链…

转自http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/43311943 参考资料:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185更多数据挖掘算法:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 链接分析 在链接分析中有2个经典的算法,1个是PageRank算法,还有1个是HITS算法,说白了,都是做链接分析的.具体是怎么做呢,继续…

HITS(HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ) 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分. HITS算法是链接分析中非常基础且重要的算法,目前已被Teoma搜索引擎(www.teoma.com)作为链接分析算法在实际中使用. 1. Hub…

搜索引擎算法研究专题六:HITS算法 2017年12月19日 ⁄ 搜索技术 ⁄ 共 1240字 ⁄ 字号 小 中 大 ⁄ 评论关闭   HITS(Hyperlink-Induced Topic Search)是由Kleinberg在90年代末提出的基于链接分析的网页排名算法.该算法与查询相关. 用HITS算法评估网页质量,可得到内容权威度(Authority)和链接权威度(Hub).内容权威度与网页自身直接提供内容信息的质量相关,网页被引用得越多,其内容权威度越高;而链接权威度与网页提供的超链接…

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其…

Microsoft 顺序分析和聚类分析算法是由 Microsoft SQL Server Analysis Services 提供的一种顺序分析算法.您可以使用该算法来研究包含可通过下面的路径或“顺序”链接到的事件的数据.该算法通过对相同的顺序进行分组或分类来查找最常见的顺序.下面是一些顺序示例: 用来说明用户在导航或浏览网站时产生的点击路径的数据. 用来说明客户将商品添加到在线零售商的购物车中的顺序的数据. 该算法在许多方面都类似于 Microsoft 聚类分析算法.不过,Microsoft…

http://blog.csdn.net/cooelf/article/details/26581539?utm_source=tuicool&utm_medium=referral OpenCV:二值图像连通区域分析与标记算法实现 标签: OpenCV连通图两边扫描法种子填充法形成标记算法 2014-05-22 14:30 2058人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   编译环境: 操作系统…

1 简述 storngswan的配置里用一种固定格式的字符串设置了用于协商的预定义算法.在包协商过程中strongswan将字符串转换为固定的枚举值封在数据包里用于传输. 协商成功之后,这组被协商选中的枚举值会通过netlink接口以xfrm定义好的字符串形式,传递给内核,内核再将字符串转换成pfkey定义的枚举值,最终进行加密设置. DPDK的话,也有其统一的一组枚举值的抽象.在调用不同的cryptodev pmd时,会想这组值转换为对应的值或操作,如转变成openssl对应的API调用. 见…

本文介绍HITS算法的相关内容. 1.算法来源 2.算法原理 3.算法证明 4.算法实现 4.1 基于迭代法的简单实现 4.2 MapReduce实现 5.HITS算法的缺点 6.写在最后 参考资料 1. 算法来源 1999年,Jon Kleinberg 提出了HITS算法.作为几乎是与PageRank同一时期被提出的算法,HITS同样以更精确的搜索为目的,并到今天仍然是一个优秀的算法. HITS算法的全称是Hyperlink-Induced Topic Search.在HITS算法中,每个页面…

linux内核netfilter连接跟踪的hash算法 linux内核中的netfilter是一款强大的基于状态的防火墙,具有连接跟踪(conntrack)的实现.conntrack是netfilter的核心,许多增强的功能,例如,地址转换(NAT),基于内容的业务识别(l7, layer-7 module)都是基于连接跟踪.然而,netfilter的性能还有很多值得改进的地方. netfilter的连接跟踪的hash算法是在Bob Jenkins的lookup2.c基础上的改进实现,Bob J…

我们都知道,数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题,即如何让代码运行得更快,如何让代码更省存储空间.所以,执行效率是算法一个非常重要的考量指标. 那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢?这里就要用到我们今天要讲的内容:时间.空间复杂度分析.其实,只要讲到数据结构与算法,就一定离不开时间.空间复杂度分析.而且,我个人认为,复杂度分析是整个算法学习的精髓,只要掌握了它,数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半. 复杂度分析实在太重要了,因此我准备用两节内容来讲.希望你学完这个内容之后,无论在…

死磕以太坊源码分析之Kademlia算法 KAD 算法概述 Kademlia是一种点对点分布式哈希表(DHT),它在容易出错的环境中也具有可证明的一致性和性能.使用一种基于异或指标的拓扑结构来路由查询和定位节点,这简化了算法并有助于证明.该拓扑结构有一个特点:每次消息交换都能够传递或强化有效信息.系统利用这些信息进行并发的异步查询,可以容忍节点故障,并且故障不会导致用户超时. KAD算法要处理的问题 如何分配存储内容到各个节点,新增/删除内容如何处理 如何找到存储文件的节点/地址/路径 节点状态…

前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,有兴趣的童鞋可以点击查阅,本篇我们将要总结的算法为:Microsoft顺序分析和聚类分析算法,此算法为上一篇中的关联规则分析算法的一个延伸,为关联规则分析算法所形成的种类进行了更细粒度的挖掘,挖掘出不同种类内部的事例间的顺序原则,进而用以引导用户进行消费. 应用场景介绍 Microsoft顺序分析和聚类分析算法,根据…

1.算法名称 超文本敏感标题搜索 (Hyperlink-Induced Topic Search) 2.算法背景 HITS 算法是由康奈尔大学的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心的名为"CLEVER"的研究项目中的一部分. 作为几乎是与PageRank同一时期被提出的算法,HITS同样以更精确的搜索为目的,并到今天仍然是一个优秀的算法.在HITS算法中,每个页面被赋予两个属性:hub属性和authority属性.同时,网页被分为两种…

内容: 1.原始问题   =>O(N^2) 2.Manacher算法   =>O(N) 1.原始问题 Manacher算法是由题目“求字符串中长回文子串的长度”而来.比如 abcdcb 的最长回文子串为 bcdcb ,其长度为5 暴力解法: 可以遍历字符串中的每个字符,当遍历到某个字符时就比较一下其左边相邻的字符和其右边相邻的字符是否相同, 如果相同则继续比较其右边的右边和其左边的左边是否相同,如果相同则继续比较……,我们暂且称这个过程为向外“扩”. 当“扩”不动时,经过的所有字符组成的子串就…

核心代码 for(int k=1; k<=NODE; ++k)//对于每一个中转点 for(int i=0; i<=NODE; ++i)//枚举源点 for(int j=0; j<=NODE; ++j)//枚举终点 if(distmap[i][j]>distmap[i][k]+distmap[k][j])//不满足三角不等式 { distmap[i][j]=distmap[i][k]+distmap[k][j];//更新 path[i][j]=k;//记录路径 } 状态转移方程 其…

KMP算法是由三个科学家(kmp分别是他们名字的首字母)创造出来的一种字符串匹配算法. 所解决的问题: 求文本字符串text内寻找第一次出现字符串s的下标,若未出现返回-1. 例如 text : "adesceqwdasdfagf"; s : "sce"; return : 3; 常规解法 : /** * 常规算法 * 将以i为头的text子串与s串比对 * 如若比对失败则i++;继续比对i子串与s. * @param text * @param s * @retu…

基本概念 树(Tree) 如果一个无向连通图中不存在回路,则这种图称为树. 生成树 (Spanning Tree) 无向连通图G的一个子图如果是一颗包含G的所有顶点的树,则该子图称为G的生成树. 生成树是连通图的极小连通子图.这里所谓极小是指:若在树中任意增加一条边,则将出现一条回路:若去掉一条边,将会使之变成非连通图. 最小生成树 一个带权值的连通图.用$n-1$条边把$n$个顶点连接起来,且连接起来的权值最小. 应用场景 设想有9个村庄,这些村庄构成如下图所示的地理位置,每个村庄的直线距离都…

排序算法的介绍 排序也称排序算法 (Sort Algorithm),排序是将一组数据,依指定的顺序进行排列的过程. 排序的分类 1) 内部排序: 指将需要处理的所有数据都加载 到内部存储器(内存)中进行排序. 2) 外部排序法:数据量过大,无法全部加载到内 存中,需要借助外部存储(文件等)进行 排序. 常见的排序算法分类 算法的时间复杂度 度量一个程序(算法)执行时间的两种方法 1.事后统计的方法这种方法可行, 但是有两个问题:一是要想对设计的算法的运行性能进行评测,需要实际运行该程序: 二是所…

算法 计算机 超级计算 高性能 科学探索 1. 算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单,但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织,蚂蚁社会的成员有分工,有相互的通信和信息传递. 自然优化——蚁群在觅食过程中,在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径:当经过的路线上出现障碍物时,还能迅速找到新的最优路径. 信息正反馈——蚂蚁在寻找食物时,在其经过的路径上释放信息素(外激素).蚂蚁基本没有视觉,但能在小范围内察觉同类散发的信息素的轨迹,由此来…

深入浅出K-Means算法 摘要: 在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: 从上图中,我们可以看到,A,B,C,D,E是五个在图中点.而灰色的点是我…

前言 字符串的匹配算法也是很经典的一个算法,在面试的时候常常会遇到,而BF算法是字符串模式匹配中的一个简单的算法 1,什么是BF算法 BF算法,即暴力(Brute Force)算法,是普通的模式匹配算法,思想简单,代码结构也简单 BF算法的思想就是将目标串S的第一个字符与模式串T的第一个字符进行匹配,若相等,则继续比较S的第二个字符和 T的第二个字符:若不相等,则比较S的第二个字符和T的第一个字符,依次比较下去,直到得出最后的匹配结果. 2,代码实现 分析: 要完成对于所有字符的匹配工作,可以遍…

背景就不介绍了,REINFORCE算法和AC算法是强化学习中基于策略这类的基础算法,这两个算法的算法描述(伪代码)参见Sutton的reinforcement introduction(2nd). AC算法可以看做是在REINFORCE算法基础上扩展的,所以这里我们主要讨论REINFORCE算法中算法描述和实际代码设计中的一些区别,当然这也适用于AC算法: 1.  时序折扣项为什么在实际代码中不加入  REINFORCE算法中是需要对状态动作对出现在episode内的顺序进行折扣加权的,即 γt…

1.EM算法 GMM算法是EM算法族的一个具体例子. EM算法解决的问题是:要对数据进行聚类,假定数据服从杂合的几个概率分布,分布的具体参数未知,涉及到的随机变量有两组,其中一组可观测另一组不可观测.现在要用最大似然估计得到各分布参数. 如果涉及的两组随机变量都是可观测的,问题就立即可以解决了,对似然函数求取最大值就能得到分布参数的解. EM算法先为所需求取的分布参数赋初值,使得能算出隐藏变量的期望:进而用隐藏变量的期望和可观测变量的数据对分布参数的似然函数求最大值,得到一组解从而更新分布参数.…

简单易学的机器学习算法——EM算法 一.机器学习中的参数估计问题 在前面的博文中,如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中,采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计,简单来讲即对于一系列样本,Logistic回归问题属于监督型学习问题,样本中含有训练的特征以及标签,在Logistic回归的参数求解中,通过构造样本属于类别和类别的概率: 这样便能得到Logistic回归的属于不同类别的概率函数: 此时,使用极大似然估计便能够估计出模型中的参数.但是,如果此时的标签是未知的,称为隐变…

一,问题描述 在英文单词表中,有一些单词非常相似,它们可以通过只变换一个字符而得到另一个单词.比如:hive-->five:wine-->line:line-->nine:nine-->mine..... 那么,就存在这样一个问题:给定一个单词作为起始单词(相当于图的源点),给定另一个单词作为终点,求从起点单词经过的最少变换(每次变换只会变换一个字符),变成终点单词. 这个问题,其实就是最短路径问题. 由于最短路径问题中,求解源点到终点的最短路径与求解源点到图中所有顶点的最短路径复…

原文:重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈希算法, 对称算法 [源码下载] 重新想象 Windows 8 Store Apps (31) - 加密解密: 哈希算法, 对称算法 作者:webabcd介绍重新想象 Windows 8 Store Apps 之 加密解密 hash 算法(MD5, SHA1, SHA256, SHA384, SHA512) hmac 算法(MD5, SHA1, SHA256, SHA384, SHA512) 本地数据的加密解密…

hash在开发由频繁使用.今天time33也许最流行的哈希算法. 算法: 对字符串的每一个字符,迭代的乘以33 原型: hash(i) = hash(i-1)*33 + str[i] ; 在使用时.存在一个问题,对相似的字符串生成的hashcode也类似,有人提出对原始字符串.进行MD5.然后再计算hashcode. 參考: <大型站点技术架构:核心原则和案例研究> 版权声明:本文博客原创文章.博客,未经同意,不得转载.…

欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/mutating-algorithms.html 原创:变易算法 - STL算法 作者:MilkCu 摘要:C++ STL标准模板库在数据结构和算法的实践领域发挥着重要作用,极大的提高了开发效率.STL的三大组成部分为容器.迭代器.算法,本文主要讲解STL算法中的变易算法.本文从实践的角度简单介绍了一下函数原型和相关函数的使用. 引言 C+…

欢迎访问我的新博客:http://www.milkcu.com/blog/ 原文地址:http://www.milkcu.com/blog/archives/1394600460.html 原创:STL非变易算法 - STL算法 作者:MilkCu(http://blog.csdn.net/milkcu) 本文地址:http://blog.csdn.net/milkcu/article/details/21114613 摘要:C++ STL标准模板库在数据结构和算法的时间领域发挥着重要作用,极大…