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

首先什么是社区(Community structure)呢?其实并不是指一个网络相互连接的部分,而是一个网络中链接“紧密的部分”,至于怎么定义紧密就有很多方法了. 社区发现算法可以参考下面的博客:博客1,博客2 那么又该如何动手实现呢?? 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_

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,

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

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.

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

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

一.概念 复杂网络:现实生活中各种系统都可以看做成复杂网络,复杂网络构成包括节点和边,节点是网络中的基本组成单元,节点之间的联系或者关系是网络中的边.例如 电力网络:基站代表节点,基站之间是否互通表示边: 社交网络:用户代表节点,用户的关注关系表示边: 万维网络:网页代表节点,网页的链接关系代表边: 交通运输网络,神经网络,经济贸易网络,科学家合作网络等等 社区发现:社区发现在数据挖掘领域有重要的作用,在一个网络中,如果一个团体有共同的爱好或者特征,并紧密联系在一起,那么我们称网络中这个小集体为

其中部分转载的社区发现SLPA算法文章 一.概念 社区(community)定义:同一社区内的节点与节点之间关系紧密,而社区与社区之间的关系稀疏. 设图G=G(V,E),所谓社区发现是指在图G中确定nc(>=1)个社区C={C1,C2,...,Cnv},使得各社区的顶点集合构成V的一个覆盖. 若任意两个社区的顶点集合的交际均为空,则称C为非重叠社区(disjoint communities);否则称为重叠社区(overlapping communities). 二.SLPA算法思想与流程 SLP

社区(community)定义:同一社区内的节点与节点之间关系紧密,而社区与社区之间的关系稀疏. 设图G=G(V,E),所谓社区发现是指在图G中确定nc(>=1)个社区C={C1,C2,...,Cnv},使得各社区的顶点集合构成V的一个覆盖. 若任意两个社区的顶点集合的交际均为空,则称C为非重叠社区(disjoint communities);否则称为重叠社区(overlapping communities). SLPA(Speaker-listener Label Propagation Al

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

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:

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

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49052255 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之社交网络之社区检测:高级技巧-线性代数方法 Communities in Social Networks:  Intuitively, "communities" are sets of individuals in a network like Fa

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49052057 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之社交网络之社区检测:基本技巧-生成模型及其参数的梯度上升方法求解 Communities in Social Networks:  Intuitively, "communities" are sets of individuals in a netw

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

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

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

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

基于图的异常检测(三):GraphRAD 风浪 一个快乐的数据玩家/风控/图挖掘 24 人赞同了该文章 论文:<GraphRAD: A Graph-based Risky Account Detection System>作者:Jun Ma(Amazon),Danqing Zhang(Berkeley)来源:MLG ' 18 本文介绍Amazon基于图的欺诈交易账户检测系统,相比LOCKINFER 和 OddBall,本文是面向实际业务设计的检测系统,并使用了标签数据. 早期做过十分类似的项目