动手实践标签传播算法 复现论文:Learning with Local and Global Consistency1 lgc 算法可以参考:DecodePaper/notebook/lgc 初始化算法 载入一些必备的库: from IPython.display import set_matplotlib_formats %matplotlib inline #set_matplotlib_formats('svg', 'pdf') import numpy as np import matp

0. 社区划分简介 0x1:非重叠社区划分方法 在一个网络里面,每一个样本只能是属于一个社区的,那么这样的问题就称为非重叠社区划分. 在非重叠社区划分算法里面,有很多的方法: 1. 基于模块度优化的社区划分 基本思想是将社区划分问题转换成了模块度函数的优化,而模块度是对社区划分算法结果的一个很重要的衡量标准. 模块度函数在实际求解中无法直接计算得到全局最优解析解(类似深度神经网络对应的复杂高维非线性函数),所以通常是采用近似解法,根据求解方法不同可以分为以下几种方法: . 凝聚方法(down t

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

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/bethansy/p/6953625.html LPA算法的思路: 首先每个节点有一个自己特有的标签,节点会选择自己邻居中出现次数最多的标签,如果每个标签出现次数一样多,那么就随机选择一个标签替换自己原始的标签,如此往复,直到每个节点标签不再发生变化,那么持有相同标签的节点就归为一个社区. 算法优点:思路简单,时间复杂度低,适合大型复杂网络. 算法缺点:众所周知,划分结果不稳定,随机性强是这个算法致命的缺点. 体现在:(1)更新顺序.

package lpa; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class LPA { public static float sigma = 1; public static int tag_num = 2; public static void main(String[] args) { float[][] data = { {1,1}, {1,2}, {2,1}, {2

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

作者:  |  上传时间:2009-11-16  |  关键字: QinQ技术(也称Stacked VLAN 或Double VLAN)是指将用户私网VLAN标签封装在公网VLAN标签中,使报文带着两层VLAN标签穿越运营商的骨干网络,在公网中只根据外层VLAN标签传播,私网VLAN标签被屏蔽,这样,不仅对数据流进行了区分,而且由于私网VLAN标签被透明传送,不同的用户VLAN标签可以重复使用,只需要外层VLAN标签的在公网上唯一即可,实际上也扩大了可利用的VLAN标签数量. QinQ的标准是I

前段时候由于项目的原因,需要画图,然后开始接触R语言的igraph包,网上零零散散的搜罗了不少的信息,放在这边交流分享的同时也给自己留个备份吧~ 1.首先是读取文件,基本选用的都是csv文件 edge1<-read.csv("D:/9th_smj/onetimecut.csv",header=F) vertex3<-read.csv("D:/9th_smj/vertex.csv",header=F) 2.设置变量的格式 edge1[,1]=as.char

本文从Android系统架构着手,分析Android的安全机制以SE Android,最后给出一些Android安全现状和常见的安全解决方案. 1.Android系统架构 Android采用分层的系统架构,由下往上分别是linux内核层.硬件抽象层.系统运行时库层.应用程序框架层和应用程序层. Android以Linux操作系统内核为基础,实现硬件设备驱动.进程和内存管理.网络协议栈.电源管理等核心系统功能.除此以外,Android还增加了一些面向移动设备的特有功能,如低内存管理LMK(Low

快刀初试:Spark GraphX在淘宝的实践 作者:明风 (本文由团队中梧苇和我一起撰写,并由团队中的林岳,岩岫,世仪等多人Review,发表于程序员的8月刊,由于篇幅原因,略作删减,本文为完整版) 对于网络科学而言,世间万物都可以抽象成点,而事物之间的关系都可以抽象成边,并根据不同的应用场景,生成不同的网络,因此整个世界都可以用一个巨大的复杂网络来代表.有关复杂网络和图算法的研究,在最近的十几年取得了巨大的进展,并在多个领域有重要的应用. 作为最大的电商平台,淘宝上数亿买家和卖家,每天产生数

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

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.

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----

1.Overall Comparison Name Neo4j JanusGraph Giraph Jena 1.Compute Framework Yes Yes Yes 2.External Components Demand Option Yes Yes 3.Algorithm Support Official/Spark/ Mazerunner/ XData Spark/Giraph/HDP/ XData XData 4.HF Subgraph Mining Yes (On Sparse

本文转载自:http://www.huaxiaozhuan.com/ 这是一份机器学习算法和技能的学习手册,可以作为学习工作的参考,都看一遍应该能收获满满吧. 作者华校专,曾任阿里巴巴资深算法工程师,现任智易科技首席算法研究员,<Python 大战机器学习>的作者. 这是作者多年以来学习总结的笔记,经整理之后开源于世.目前还有约一半的内容在陆续整理中,已经整理好的内容放置在此. 曾有出版社约稿,但是考虑到出版时间周期较长,而且书本购买成本高不利于技术广泛传播,因此作者采取开源的形式. 笔记内容

基于神经模型的半监督词义消歧 Dayu Yuan  Julian Richardson  Ryan Doherty  Colin Evans  Eric Altendorf Google, Mountain View CA, USA 摘要 确定文本中词语的意图 - 词义消歧(WSD) - 是自然语言处理中长期存在的问题. 最近,研究人员使用从神经网络语言模型中提取的单词向量作为WSD算法的特征,显示了有希望的结果. 但是,文本中每个单词的单词向量的简单平均或串联会丢失文本的顺序和句法信息. 在本

深入理解LSTM词义消歧 Minh Le,Marten Postma,Jacopo Urbani和Piek Vossen 阿姆斯特丹自由大学语言,文学和传播系 阿姆斯特丹自由大学计算机科学系 摘要 基于LSTM的语言模型已经在Word Sense Disambiguation(WSD)中显示出有效性. 尤其是Yuan等人提出的技术(2016)在几个基准测试中返回了最先进的性能,但是没有发布训练数据和源代码.本文介绍了仅使用公开可用的数据集进行复制研究和分析该技术的结果(Giga Word,Sem

学习的资料是官网的Programming Guide https://spark.apache.org/docs/latest/graphx-programming-guide.html 首先是GraphX的简介 GraphX是Spark中专门负责图和图并行计算的组件. GraphX通过引入了图形概念来继承了Spark RDD:一个连接节点和边的有向图 为了支持图计算,GraphX引入了一些算子: subgraph, joinVertices, and aggregateMessages等 和 

( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977)  随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流.控制中心.深度学习模型训练集群.模型在线预测服务等核心部分的设计.架构经验.微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果. 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能.随着计算机计算能力越来越强,在

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