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,

因为在我最近的科研中需要用到分布式的社区检测(也称为图聚类(graph clustering))算法,专门去查找了相关文献对其进行了学习.下面我们就以这篇论文IPDPS2018的文章[1]为例介绍并行社区检测算法. 关于基本的单机/串行社区检测算法,大家可以参考我的另一篇博客<图数据挖掘:社区检测算法(一)>(链接:https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15662253.html).总而言之,目前对于图的簇/社团划分,目前最广泛的测量方法是使用模块性(mo

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

继在园子里写的<Gephi可视化(一)——使用Gephi Toolkit创建Gephi应用>介绍了如何使用Gephi Toolkit工具集进行可视化编程后,本篇对Gephi Toolkit进行一个详尽的介绍,了解其工作原理以及与Gephi应用程序之间的差异,Gephi Toolkit对于平台的要求使用方法,最后通过比较可视化工具集Prefuse,列举两种可视化工具之间的相似之处. Gephi Toolkit是一个标准的java类库,任何java工程都可以引入使用(包括eclipse.netbe

从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估 想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,

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

继在园子里写的<Gephi可视化(一)——使用Gephi Toolkit创建Gephi应用>介绍了如何使用Gephi Toolkit工具集进行可视化编程后,本篇对Gephi Toolkit进行一个详尽的介绍,了解其工作原理以及与Gephi应用程序之间的差异,Gephi Toolkit对于平台的要求使用方法,最后通过比较可视化工具集Prefuse,列举两种可视化工具之间的相似之处. Gephi Toolkit是一个标准的java类库,任何java工程都可以引入使用(包括eclipse.netbe

 一 . 原始方法: 思路: 1. 参数从 0+∞ 的一个 区间 取点, 方法如: np.logspace(-10, 0, 10) , np.logspace(-6, -1, 5) 2. 循环调用cross_val_score计算得分. 在SVM不同的惩罚参数C下的模型准确率. import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import cross_val_score import numpy as np from sk

http://jc-dreaming.iteye.com/blog/754690 /**  *判断对象是否为空 *Check whether string s is empty.  */  function isEmpty(s)  {  return ((s == undefined || s == null || s == "") ? true : false);  }     js检测是否为数字 http://hi.baidu.com/zhoufeng0401/blog/item/

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

在上一篇关于Python中的线性回归的文章之后,我想再写一篇关于训练测试分割和交叉验证的文章.在数据科学和数据分析领域中,这两个概念经常被用作防止或最小化过度拟合的工具.我会解释当使用统计模型时,通常将模型拟合在训练集上,以便对未被训练的数据进行预测. 在统计学和机器学习领域中,我们通常把数据分成两个子集:训练数据和测试数据,并且把模型拟合到训练数据上,以便对测试数据进行预测.当做到这一点时,可能会发生两种情况:模型的过度拟合或欠拟合.我们不希望出现这两种情况,因为这会影响模型的可预测性.我们有

这么设计 dns 常见的 安全分类.显示出来. dns 的安全数据,显示出来. 各种相关数据. 展示方式, 图标,饼图,柱状图等等,多屏拼接. 前端的可视化展示 方式 由 文慧 提供 或者实现. 相关的 数据,以及 数据分析,由我来提供,数据源,要展示的东西. ======= dns 报文数据 ======= 他们发现的 dns安全威胁 分类  .这些就是我们要做的 ,实现的 基础功能. 远控木马 识别访问“远控”木马的网络流量,及时发现网络内可能存在的感染木马的主机,阻断其与“远控”中心服务器

一份代码,在写完之后,一定要再经过一次或多次整理和打磨,才能算完成的:一份代码,一定要把其有效代码行,精简.锤炼到最少.最短.最有效,才能算完成的.   下面这些问题和回答是忘记是在哪里看到的了,参考夏晶的文章,和我自己的验证经验,做了补充,作为日后学习的参考. Q:验证的目的? A:这也是发现Bug,发现所有的Bug,或者证明没有Bug(转自夏晶的帖子),无论任何验证语言.任何验证环境.任何验证方法学.任何Feature List,都是为了达成这一目的而使用的方法,或者所手段.这是夏晶给出来的

“去O”,是近些年来一直很火的一个话题,随之也产生了各种疑惑,包括现有数据库评估.技术选型等.去O是项系统工程,需要做好充分的评估.本文通过自研工具,生成数据库画像,为去O评估提供一手数据,希望给大家带来借鉴. 一.常见疑惑 很多公司在考虑去O的时候,经常面临这样的问题—"对自己的数据库不够了解",也不免有这样一些疑惑: [管理者] 数据库去O成本高嘛? 工作量大不大? 工期长吗? 是否存在什么风险? [架构师] 使用MySQL能承载现有业务规模嘛? 是否有什么技术风险? 是否需要引入

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:

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