在Gephi安装官网中也介绍了一些如何使用该工具的方法,我将根据自己的数据和可视化的图片进行介绍 第一步:整理数据格式,我的数据是.csv格式的(.xlsx,.xls等等) 数据第一行第一列必须是相同的,表示节点的标签,可以不用数字表示(如:N1,M2,B3等等任意形式表示,注意行列必须是相同的) 剩下数字表示节点之间的连接权重大小(不一定非要有连接表示为1,没有连接关系表示为0,如0.87,0.01等等都可以的) 当然除了这种节点和边在一起表示的对称矩阵外,还可以单独表示节点和边序列的形式,这

gephi中文版是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件,安装后需要安装Java jdk API,否则就会出现gephi打不开的情况 该工具主要用于各种网络和复杂系统,动态和分层图的交互可视化与探测开源工具,可用作,探索性数据分析,链接分析,社交网络分析,生物网络分析等,功能非常强大,支持Windows, Mac OS X以及Linux多个平台. gephi中文版下载-gephi中文版(网络分析工具)下载 v0.9.2官方免费版--pc6下载站  http://www.pc6.com/s

在Prefuse上摸打滚爬了一段时间,发现其和蔼可亲,容易上手.但是每每在打开gephi,导入数据再运行时,总还是在心里暗自赞叹gephi的绚烂之极,无与匹敌,当然,gephi也有自己的缺陷,但是gephi是一个在发展的.进步的.不断壮大的开源软件.纵使她曾经那般伤我,我仍是对其恋恋不舍,好吧,我已经病入膏肓..... 言归正传,Gephi是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件, 其主要用于各种网络和复杂系统,动态和分层图的交互可视化与探测开源工具.可用作:探索性数据分析,链接分析,社

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

什么是网络分析法 网络分析法(ANP)是美国匹兹堡大学的T.L.Saaty教授于1996年提出的一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法,它是在层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)的基础上发展而形成的一种新的实用决策方法. AHP作为一种决策过程,它提供了一种表示决策因素测度的基本方法.这种方法采用相对标度的形式,并充分利用了人的经验和判断力.在递阶层次结构下,它根据所规定的相对标度—比例标度,依靠决策者的判断,对同一层次有关元素的相对重要性进行两两比较,

前言: Gephi(以下内容基于0.9.2)比较擅长用来处理社会网络分析,其自身以及插件对地理数据的支持非常不足.主要有以下几点: 1.map of countries这个插件可以在gephi底图上以指定坐标系显示各个国家.洲际底图. 1)其本身已经非常古老了,而且中国地图上没有XX省...你懂的. 2)其底图是作为节点和边插入数据中来展示的,因此会影响数据的计算,故而必须在最后一步插入. 2.无法导入包含节点信息的边数据,比如你的表头是: 导入后,lng和lat并不会作为节点的属性数据,要命的

一.故障现象 KVM部署LVS(Linux Virtual Server)集群后,能够单独以HTTP方式访问RS(Real Server)的实际IP,但无法通过VIP(Virtual IP)访问. 二.故障分析过程   1.简化架构   在原部署环境中,采用的架构是LVS的DR(Direct Return)模式,如下图所示: 为了便于故障排查,我们简化为 也就是在2台宿主机上,各保留一个虚拟机,角色分别是LVS的Director(调度器)和RS. 该架构中的服务器(及虚拟机)的IP和MAC地址如

Social Network 社交网络分析 一:什么是SNA-社交网络分析 社交网络分析的威力何在?我想几个案例来说明. 案例1:对一个毫无了解的组织(这个组织可以是一个公司,亦或是一个组织),如果能够拿到这个组织成员之间的信息流动记录(例如通话记录/或邮件记录),那么通过SNA可以分析出谁是这个组织的实际控制者(要知道有必要加上实际二字),谁是这些成员中有影响力的人,那些成员更倾向于聚集在一起.对上述问题的回答可以用来做公关-把精力用在对的人身上:用来处理组织架构:用来游说获得支持--关系紧密

接着曾经的<SAS编程与数据挖掘商业案例>,之前全是sas的基础知识,如今開始进入数据挖掘方面笔记,本文主要介绍数据挖掘基本流程以及应用方向,并以logistic回归为例说明. 一:数据挖掘综述 衡量一个数据挖掘模型价值的唯一标准就是商业目标,为达到一个商业目标.有非常多种方法.仅仅有高效解决商业目标的方法才是最牛的方法.即使是看似简单的方法,仅仅要能高效解决商业目标,我们就觉得是牛的方法: 面对海量的数据,即使是使用了最先进的工具,最复杂的算法.可是假设挖掘出来的知识是没用的,或者挖掘的结果

前言 有段时间没有进行我们的微软数据挖掘算法系列了,最近手头有点忙,鉴于上一篇的神经网络分析算法原理篇后,本篇将是一个实操篇,当然前面我们总结了其它的微软一系列算法,为了方便大家阅读,我特地整理了一篇目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,我打算将微软商业智能中在DM这块所用到的算法全部集中在这个系列中,每篇包含简要算法原理.算法特点.应用场景以及具体的操作详细步骤,基本能涵盖大部分的商业数据挖掘的应用场景,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

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,在开始Microsoft 神经网络分析算法之前,本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍,此算法由于其本身的复杂性,所以我打算在开始之前先将算法原理做一个简单的总结,因为本身该算法就隶属于高等数学的研究范畴,我们对算法的推断和验证过程不做研究,只介绍该算法特点以及应用场景,且个人技术能力有

大家好,我是肖邦,这是我的第 11 篇原创文章. 今天要分享的是 tcpdump,它是 Linux 系统中特别有用的网络工具,通常用于故障诊断.网络分析,功能非常的强大. 相对于其它 Linux 工具而言,tcpdump 是复杂的.当然我也不推荐你去学习它的全部,学以致用,能够解决工作中的问题才是关键. 本文会从应用场景和基础原理出发,提供丰富的实践案例,让你快速的掌握 tcpdump 的核心使用方法,足以应对日常工作的需求. 应用场景 在日常工作中遇到的很多网络问题都可以通过 tcpdump

记得在自己学习数据库知识的时候特别喜欢看案例,因为优化的手段是容易掌握的,但是整体的优化思想是很难学会的.这也是为什么自己特别喜欢看案例,今天也开始分享自己做的优化案例. 最近一直很忙,博客产出也少的可怜,今天整理了一下自己做过优化或各种方案的客户已经超过100家了,今天分享的案例算是在这些客户中比较典型的了!没有什么高大上都是常见的问题!在之前的博客中都有过提及,那么本篇我们就结合之前的技术点来看看这个案例.学习优化手段的看官们可以参见我的优化系列: SQL SERVER全面优化-------

场景: 最近一台DB服务器偶尔出现CPU报警,我的邮件报警阈(请读yù)值设置的是15%,开始时没当回事,以为是有什么统计类的查询,后来越来越频繁. 探索: 我决定来查一下,究竟是什么在作怪,我排查的顺序如下: 1.首先打开Cacti监控,发现最近CPU均值在某天之后骤然上升,并且可以看到System\Processor Queue Length 和 sqlservr\%ProcessorTime 也在显著的变化. 2.从最容易入手的低效SQL开始,考虑是不是最近业务做了什么修改?连接到该SQL

注意事项:首先要保证部署solr服务的Tomcat容器和检索solr服务中数据的Tomcat容器,它们的端口号不能发生冲突,否则web程序是不可能运行起来的. 一:solr服务的端口号.我这里的solr服务的tomcat容器的端口号已经修改为8083: 二:检索solr服务中数据的tomcat容器的端口号.我这里是8080: 最后必须要保证2个容器能正常访问. 需求:使用Solr实现电商网站中商品信息搜索功能,可以根据关键字搜索商品信息,根据商品分类.价格过滤搜索结果,也可以根据价格进行排序,实

STEP 1:设置开发环境 与yeoman的所有交互都是通过命令行.Mac系统使用terminal.app,Linux系统使用shell,windows系统可以使用cmder/PowerShell/cmd.exe. 1.1 安装条件 安装yeoman之前,你需要先安装如下内容 Nodejs v4或者更高版本 npm git 通过以下命令检查是否安装node环境以及npm管理工具. $ node -v && npm -v npm默认随node一起安装.有些node版本可能安装的是旧版本的np

了不起的nodejs算是一本不错的入门书,不过书中个别案例存在bug,按照书中源码无法做出和书中相同效果,原本兴奋的心情掺杂着些许失落. 现在我们看一下第七章HTTP,一个Twitter Web客户端的例子. 先贴上书中源码 1.创建server.js var qs = require('querystring'); require('http').createServer(function(req,res){ var body =""; req.on('data',function(

背景 近几日,公司的应用团队反应业务系统突然变慢了,之前是一直比较正常.后与业务部门沟通了解详情,得知最近生意比较好,同时也在做大的促销活动,使得业务数据处理的量出现较大的增长,最终系统在处理时出现瓶颈. 分析和追踪问题的根源 首先:通过工具追踪服务器的性能,主要定位什么资源.在什么时候出现瓶颈. 这样的工具很多,可以网上搜搜工具和使用方法如PerMon和PAL等,最终得到结果是在业务高峰期(中午12点到23点前)如下图,CPU资源使用率一直很高,初步可以判断是CPU资源紧张.那真的“资源”不够

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

我们有时会在网站中看到最后的访问用户.最近的活跃用户等等诸如此类的一些信息.本文就以最后的访问用户为例, 用Redis来实现这个小功能.在这之前,我们可以先简单了解一下在oracle.sqlserver等关系型数据库中是怎么实现的. 不可否认至少会有一张表来记录,根据时间desc排序,再取出前几条数据.下面来看看怎么用Redis来实现这个小功能: 案例用到的一些相关技术和说明:   技术 说明 Redis 存储数据,用了主从的模式,主写从读 artTemplate 主要是用于显示最后登陆的5位用

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