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

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

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,

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_

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

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:

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.

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

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,

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

(erbqi)导语 QQ图全称 Quantile-Quantile图,也就是分位数-分位数图,简单理解就是把两个分布相同分位数的值,构成点(x,y)绘图:如果两个分布很接近,那个点(x,y)会分布在y=x直线附近:反之则不:可以通过QQ图从整体评估回归模型的预测效果   QQ图一般有两种,正态QQ图和普通QQ图,区别在于正态QQ图中其中有一个分布是正态分布,下面来看下这两种分布 正态QQ图 下图来自这里                                               

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

  MAE.MSE.RMSE.MAPE(MAPD)这些都是常见的回归预测评估指标,重温下它们的定义和区别以及优缺点吧     MAE(Mean Absolute Error) 平均绝对误差                                                  是基础的评估方法,后面的方法一般以此为参考对比优劣. MSE(Mean Square Error) 平均平方差                                                  

决定系数(coefficient of determination,R2)是反映模型拟合优度的重要的统计量,为回归平方和与总平方和之比.R2取值在0到1之间,且无单位,其数值大小反映了回归贡献的相对程度,即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比. R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标,R2越大(接近于1),所拟合的回归方程越优.   假设一数据集包括y1,...,yn共n个观察值,相对应的模型预测值分别为f1,...,fn.定义残差ei = yi − fi,平均观察值为 虽然R2可以用

https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75199996

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