Ⅰ 求一些社区发现、用户聚类的相关算法、模型或思路
我倒是会,不过你分太少了
Ⅱ 社交网络核心,推荐算法有哪些
对好友推荐算法非常熟悉,有些积累。好友推荐算法一般可以分为下面几类:
1、基于关系的推荐
基于关系的推荐,最近写了一个专栏文章,具体介绍了常用算法,可以看下有没有帮助,传送门:http://zhuanlan.hu.com/gongwenjia/20533434
简介:
a.社会网络中,三元闭包理论,以及常用推荐算法
b.Facebook中的推荐算法是如何做的
2、基于用户资料的推荐
3、基于兴趣的推荐
剩下两个方面有时间再写。
近来学习聚类,发现聚类中有一个非常有趣的方向—社交网络分析,分享一下我的大致了解。这篇只是一篇概况,并没有太多的公式推导和代码,基本是用人话解释社交网络分析中的常用的几种算法。详细到每个算法的以后有空再把详细的公式和代码补上。
社区发现算法,GN算法,Louvain算法,LPA与SLPA
Louvain算法思想
1.不断遍历网络中的节点,尝试把单个节点加入能使模块度提升最大的社区,直到所有节点不再改变
2.将第一阶段形成的一个个小的社区并为一个节点,重新构造网络。这时边的权重为两个节点内所有原始节点的边权重之和。
3.重复以上两步
LPA算法思想:
1.初始化每个节点,并赋予唯一标签
2.根据邻居节点最常见的标签更新每个节点的标签
3.最终收敛后标签一致的节点属于同一社区
SLPA算法思想:
SLPA是LPA的扩展。
1.给每个节点设置一个list存储历史标签
2.每个speaker节点带概率选择自己标签列表中标签传播给listener节点。(两个节点互为邻居节点)
3.节点将最热门的标签更新到标签列表中
4.使用阀值去除低频标签,产出标签一致的节点为社区。
Ⅲ 跪求社区发现算法的实现
你找到了吗?? 我毕业设计是这个题目,求帮助啊
Ⅳ 关于在复杂网络中社区发现算法的研究及实现,推荐相关的文献,在实现过程中能用到什么软件详解
推荐文献 ”Community detection in graphs“ ,Santo Fortunato,2009
89页的论文,写得很全,涵盖了从提出复杂网络的1998年到2009年的全部重要的研究内容
至于复杂网络的实现,软件很多,推荐igraph,在C和python中都可以直接调用。
Ⅳ Balanced Multi-Label Propagation for Overlapping Community Detection in Social Networks这个怎么翻译
Balanced Multi-Label Propagation for Overlapping Community Detection in Social Networks
社会网络中基于均衡多标签传播的重叠社区发现算法
这是Journal of Computer Science and Technology(《计算机科技杂志》)刊登的作者翻译(官方译本)
个人英译汉的话,译为
社会网络中用于均衡多标签传播的重叠社区检测法
供参
Ⅵ 中腾信如何利用知识图谱技术,实现风险管理中的实时应用
中腾信的金融科技实力提升从应用效果来看,公司自主研发的知识图谱技术,可以有效识别传统类型的欺诈团伙,知识图谱实现了在中腾信风险管理中的实时应用,为欺诈风险防控、信用风险管理提供了新维度,特别是可以对传统类型欺诈团伙的有效识别,提升了风险管理能力;针对近百亿级多种维度的数据进行处理以及社区发现算法的优化,实现了贷前应用秒级响应;划分了数万个网络社区,并对好坏社区进行分类处理,能够支持客群组合管理、额度管理等方面的正面及负面应用;对存量客户实现了多度关联关系的识别;基于社区的关联关系生成了上百个关键社区变量用于风险规则设置及评分模型优化等等。
Ⅶ python3.6程序运行出错,下面是提示 Traceback (most recent call last):
楼上说的不对,出的错与单引号无关,是编码的问题。你的代码本身没错,把你现在的文件删掉,重新建一个就行。下面和你的一样,只是换了路径,测试可行
1234567891011121314src_path = 'E:\\test_0.txt'des_path = 'E:\\test_1.txt' file_wait_to_read = open(src_path, 'r')file_wait_to_write = open(des_path, 'w') <a href="https://www..com/s?wd=sat&tn=44039180_cpr&fenlei=_5y9YIZ0lQzqlpA-" target="_blank" class="-highlight">sat</a> = raw_input('Please input the selected <a href="https://www..com/s?wd=sat&tn=44039180_cpr&fenlei=_5y9YIZ0lQzqlpA-" target="_blank" class="-highlight">sat</a>ellite: ')for line in file_wait_to_read.readlines(): if line.startswith(<a href="https://www..com/s?wd=sat&tn=44039180_cpr&fenlei=_5y9YIZ0lQzqlpA-" target="_blank" class="-highlight">sat</a>): file_wait_to_write.write(line) file_wait_to_write.flush()file_wait_to_read.close()file_wait_to_write.close()
Ⅷ Python+networkX做社区发现的多吗
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_greedy,等!
Ⅸ 有没有人研究网络社区发现的啊,GML数据文件怎么读取啊或者你有其他数据集也可以啊,毕业设计,求救
我是用python处理gml数据,转换为边的关系。
如gml数据:
.....edge [ source 0, target 1],edge [ source 2, target 4]....
转换为:
0 1
2 4
可以看一下 https://github.com/atwxp/cluster
Ⅹ 蚁群聚类算法可以优化复杂网络社区发现吗
当然可以,算法是一种思想,理论上可以用于任何领域。 其实网络是相当复杂的,如果没有一些算法,通俗的说起来就是上网不会这么便捷。 有的算法可以让路由表优化。 欢迎追问。 还有就是不知道你说的十大算法具体是什么,学术界应该还没有规定。