模块度:也称模块化度量值,是目前常用的一种衡量网络社区结构强度的方法. 常用语衡量一个社区划分结果的优劣:一个理想化的社区划分应该对应着社区内部节点间相似度尽可能的高,同时社区外部节点间的相异度尽可能高,此时模块度的值近似等于1.也就是说,社区划分的质量越高对应的模块度Q越大. 令Avw为网络对应邻接矩阵的一个元素,即边(可能存在也能不存在),v和w表示两个节点. 令cv和cw分别是节点v和节点w所在的两个社区,社区内部的边数和网络中总边数的比例可以表示为: 函数δ(cv, cw)的取值定义为:

Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度. 模块度(Modularity) 模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法,它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差,它的取值范围是 [−1/2,1),其定义如下: $$Q = \frac{1}{2m}\sum_{i,j}[A_{ij} - \frac{k_ik_j}{2m}]\delta(c_i,c_j)$$ $$\delta(u,

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/bethansy/p/6890972.html 一.已知真实社区划分结果 1.NMI指数,互信息和标准化互信息 具体公式和matlab代码参见博客,Python代码参加,C++代码参见 function MIhat = nmi( A, B ) %NMI Normalized mutual information % http://en.wikipedia.org/wiki/Mutual_information % http://nlp

1. 社团划分 0x1:社区是什么 在社交网络中,用户相当于每一个点,用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构. 在这样的网络中,有的用户之间的连接较为紧密,有的用户之间的连接关系较为稀疏.其中连接较为紧密的部分可以被看成一个社区,其内部的节点之间有较为紧密的连接,而在两个社区间则相对连接较为稀疏. 整个整体的结构被称为社团结构.如下图,红色的黑色的点集呈现出社区的结构, 用红色的点和黑色的点对其进行标注,整个网络被划分成了两个部分,其中,这两个部分的内部连接较为紧密,而这两个社区之间的连

不同来源的异构数据间存在着千丝万缕的关联,这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要,图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程. 一.背景 随着网络信息技术的飞速发展,数据逐渐向多源异构化方向发展,且不同来源的异构数据之间也存在的千丝万缕的关联,这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要.但传统关系型数据库在分析大规模数据关联特性时存在性能缺陷.表达有限等问题,因此有着更强大表达能力的图数据受到业界极大重视,图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予

快速幂取模算法详解 1.大数模幂运算的缺陷: 快速幂取模算法的引入是从大数的小数取模的朴素算法的局限性所提出的,在朴素的方法中我们计算一个数比如5^1003%31是非常消耗我们的计算资源的,在整个计算过程中最麻烦的就是我们的5^1003这个过程 缺点1:在我们在之后计算指数的过程中,计算的数字不都拿得增大,非常的占用我们的计算资源(主要是时间,还有空间) 缺点2:我们计算的中间过程数字大的恐怖,我们现有的计算机是没有办法记录这么长的数据的,所以说我们必须要想一个更加高效的方法来解决这个问题 2.

快速幂取模算法的引入是从大数的小数取模的朴素算法的局限性所提出的,在朴素的方法中我们计算一个数比如5^1003%31是非常消耗我们的计算资源的,在整个计算过程中最麻烦的就是我们的5^1003这个过程 缺点1:在我们在之后计算指数的过程中,计算的数字不都拿得增大,非常的占用我们的计算资源(主要是时间,还有空间) 缺点2:我们计算的中间过程数字大的恐怖,我们现有的计算机是没有办法记录这么长的数据的,所以说我们必须要想一个更加高效的方法来解决这个问题 当我们计算AB%C的时候,最便捷的方法就是调用Ma

初学java的时候接触的%这个符号 百分号? 求余? 取模? 我只知道不是百分号,好像是求余,听别人那叫求模运算符,跟求余一样,于是我便信了. 思考之后开始迷糊,然后经过多次考证得到以下结论. 首先,%是求余的意思,不是求模的意思.求模不完全等于求余. 首先我们遵守公式: a = b * q + r; 这里的a是被除数,b是除数,q是商,r是余数也可以是模. q= a/b 且 |r| < |b| 于是得到: r = a – (a/b)*b; r的求值公式都是这样,那么求余和求模的区别在哪呢? 1

在我们的现实生活中,许多复杂系统都可以建模成一种复杂网络进行分析,比如常见的电力网络.航空网络.交通网络.计算机网络以及社交网络等等.复杂网络不仅是一种数据的表现形式,它同样也是一种科学研究的手段.复杂网络方面的研究目前受到了广泛的关注和研究,尤其是随着各种在线社交平台的蓬勃发展,各领域对于在线社交网络的研究也越来越火.研究生期间,本人的研究方向也是一直与复杂网络打交道,现在马上就要毕业了,写一篇博文简单介绍一下复杂网络特点以及一些有关复杂网络研究内容的介绍,希望感兴趣的博友可以一起讨论,一起学

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 数智物语(公众号ID:decision_engine)出品 策划.编写:卷毛雅各布 「我们相信,在垃圾泛滥的互联网海洋中,真正有价值的信息是绝对的稀缺品.」知乎CTO李大海曾在全球移动互联网大会提到知乎诞生的初心,而这位CTO也在各种场合不遗余力的提到知乎对于AI投入和应用. 知乎合伙人.CTO李大海 对于一个的坐拥1.4亿多用户,平均日活跃用户量超过 3400 万,人均日访问时长 1 小时,月累计

目录 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 2.生物网络的模块发现方法 3.模块发现方法实现和图形展示 4.附录:igraph中常用函数 参考链接 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 我们使用与人类HIV相关的蛋白质互作数据hunam-HIV PPI.csv来构建这个蛋白质互作网络. 在R中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据.还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件. R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等. 想要读取c

Louvain Introduce Louvain算法是社区发现领域中经典的基于模块度最优化的方法,且是目前市场上最常用的社区发现算法.社区发现旨在发现图结构中存在的类簇(而非传统的向量空间). Algorithm Theory 模块度(modularity) 要想理解Louvain算法需先理解模块度,模块度是衡量一个网络社区划分好坏的度量指标,可以简单理解为"给定算法得到的图中的社区划分D,社区内节点的连边权重和与对应随机图中的连边权重和的差,可以理解为社区内边权重之于社区间边权重的比例,当然

李翔,怀进鹏,曾晋,高鹏. 一种Java遗留系统服务化切分和封装方法. 计算机学报, 32(9), 2009, p1084-1815 (gs:5) 1. 本文研究从Java遗留系统中切分并封装出Web服务的(半)自动化方法. 主要涉及到的模型和技术如下. 静态类结构模型,类关系图(CRG):有向图,定义类之间的关系和结构.类级别的切分过于粗糙,难以应用于大多数遗留系统. 动态对象调用模型,对象调用图(Object Invocation Graph, OIG):有向有权图,表示对象之间调用关系和频

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

• Replication    • Load balance     • Failover    • Off-load shared resources    • Forward cache • Request prefetch• Request short circuit• Session affinity 刘老师,我考完了,题不少,总共8道题,涉及内容真不少.问我你的项目有没有涉及到外部系统,如果有阐述你是如何整合的,如果没有阐述为什么没有.后面题记得不是很清楚,不过基本都是围绕了可升级行

Louvain算法是一种基于图数据的社区发现算法,算法的优化目标为最大化整个数据的模块度,模块度的计算如下: 其中m为图中边的总数量,k_i表示所有指向节点i的连边权重之和,k_j同理.A_{i,j} 表示节点i,j之间的连边权重.有一点要搞清楚,模块度的概念不是Louvain算法发明的,而Louvain算法只是一种优化关系图模块度目标的一种实现而已. Louvain算法的两步迭代设计:最开始,每个原始节点都看成一个独立的社区,社区内的连边权重为0.       算法扫描数据中的所有节点,针对每

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

Louvain Modularity Fast unfolding of communities in large networks https://arxiv.org/pdf/0803.0476.pdf [一些算法的思路 都很简单 :但是数学翻译是严谨的] [0-全局模块度,原始模块度,全局目标函数1-阶段临时新网络的模块度] The problem of community detection requires the partition of a network intocommuniti

1001: 假设有4个红球,初始时从左到右标为1,2,3,4.那么肯定存在一种方案,使得最后结束时红球的顺序没有改变,也是1,2,3,4. 那么就可以把同色球都写成若干个不同色球了.所以现在共有n个颜色互异的球.按照最终情况标上1,2,..,n的序号,那么贪心的来每次操作就是把一个区间排序就行了. 1002: 环加树的同构计数问题.假如没有环,那么可以在树上dp来计算答案,具体方法是,把根节点的所有同构的子树看成相同的,然后用隔板法,算组合数即可得到答案.树的同构可以利用哈希来解决.有环的情况就

上一篇文章知识图谱在大数据中的应用我们介绍了知识图谱的一些概念和应用场景,今天我们就来看一个具体的应用案例了解下知识图谱的应用.用户增长对于一个APP的生存起到了至关重要的作用,没有持续的用户增长,再好的APP也不会走的长远,为了获得更多的用户,APP运营商往往会鼓励老用户拉新并给与奖励,比如趣头条的收徒模式,用户每收一个徒弟就会得到几块到十几块的现金返现,但是这种模式同时也会引起广大黑产团伙的注意,黑产会利用各种手段来薅这些APP运营商的羊毛. 中国有句老话,叫物以类聚,人以群分,在反作弊和市