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,

Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013 在基于Graph的半监督学习方法中,分类的精度高度依赖于可用的有标签数据 和 相似性度量的精度.此处,本文提出一种半监督的 multi-class and multi-label 分类机制,Dynamic Label Propagation(DLP),是在一个动态的过程中传递,执行 transductive

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

这是我最近看到的一篇论文,思路还是很清晰的,就是改进的LPA算法.改进的地方在两个方面: (1)结合K-shell算法计算量了节点重重要度NI(node importance),标签更新顺序则按照NI由大到小的顺序更新 得到ks值后,载计算一下节点邻居ks值和度值d的比值 (2)当出现次数最多的标签不止一个时,再计算一下标签重要度LI(label importance) 其实就是找到节点相同标签的那些令居计算一个合值,看着也不难啊 (3)最后这个算法使用的是异步传播 下面是我实现的代码 func

0. 社区划分简介 0x1:非重叠社区划分方法 在一个网络里面,每一个样本只能是属于一个社区的,那么这样的问题就称为非重叠社区划分. 在非重叠社区划分算法里面,有很多的方法: 1. 基于模块度优化的社区划分 基本思想是将社区划分问题转换成了模块度函数的优化,而模块度是对社区划分算法结果的一个很重要的衡量标准. 模块度函数在实际求解中无法直接计算得到全局最优解析解(类似深度神经网络对应的复杂高维非线性函数),所以通常是采用近似解法,根据求解方法不同可以分为以下几种方法: . 凝聚方法(down t

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

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

以OpenCV自带的Aloe图像对为例:     1.BM算法(Block Matching) 参数设置如下: ) + ) & -; cv::Ptr<cv::StereoBM> bm = cv::StereoBM::create(, ); cv::Rect roi1, roi2; bm->setROI1(roi1); bm->setROI2(roi2); bm->setPreFilterCap(); bm->setBlockSize(); bm->setM

本文的目标有两个: 1.学会使用11大Java开源中文分词器 2.对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断. 11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口: /** * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果 * @author 杨尚川 */ public interface WordSegmenter {

为了对比Hproxy和Nginx负载均衡的效果,分别在测试机上(以下实验都是在单机上测试的,即负载机器和后端机器都在一台机器上)做了这两个负载均衡环境,并各自抓包分析.下面说下这两种负载均衡环境下抓包分析后的结果: 1)Haproxy负载均衡环境下的实验记录.后端有一台机器挂掉后,如果还没达到探测的时间点时,请求还会往挂掉的这台机器转发,请求会丢失.Haproxy负载均衡的实验记录如下:1--先看下Haproxy的配置. 配置inter 20000为20s检测一次,这个是为了更明显的抓下HAPr

一.引言: 中文分词一直是自然语言处理的一个痛处,早在08年的时候,就曾经有项目涉及到相关的应用(Lunce构建全文搜索引擎),那时的痛,没想到5年后的今天依然存在,切分效果.扩展支持.业务应用等方面依然不甚理想.收费的版本不提了,原因自不必言表,开源版本中,发现之前曾经活跃的版本,大多已经没落(好几年没更新了),存活下来的寥寥无几.我是一个守旧的人,评估版本的选择有些保守,至少目前为止,只看1.0正式版本之后的版本,0.XX的不在考虑范围之内,用了一个周末的时间,对比了十多款的样子,个人感觉源

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/bethansy/p/6953625.html LPA算法的思路: 首先每个节点有一个自己特有的标签,节点会选择自己邻居中出现次数最多的标签,如果每个标签出现次数一样多,那么就随机选择一个标签替换自己原始的标签,如此往复,直到每个节点标签不再发生变化,那么持有相同标签的节点就归为一个社区. 算法优点:思路简单,时间复杂度低,适合大型复杂网络. 算法缺点:众所周知,划分结果不稳定,随机性强是这个算法致命的缺点. 体现在:(1)更新顺序.

本文的目标有两个: 1.学会使用11大Java开源中文分词器 2.对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断. 11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 /**  * 获取文本的所有分词结果, 对比不同分

在线实例 左右对比 上下对比 使用方法 <div class="twentytwenty-container">     <img src="/api/jq/5733e37340d99/img/2.jpg" alt="">     <img src="/api/jq/5733e37340d99/img/1.jpg" alt=""> </div> <scr

Covering-Bad 是一个可拉动大小的元素,覆盖在原有的元素上面,从而两者进行对比. 在线实例 实例演示1    实例演示2 使用方法 <div class="covered" data-passive="images/2.jpg" data-active="images/1.jpg"> <div class="handle"></div> <div class="ch

飞控的遥控器打算自己做,这样全局都能掌握,可以通过遥控器对飞控的参数和飞行模式进行修改,而买遥控器是做不到这样的哈..以后做图传的时候,屏幕还可以实时现实摄像头拍回来的画面,挺好的哈.. 做遥控我们选的是原子的战舰开发板,开发板附带小霸王那种遥控器,可以用这个来控制飞控哈,回忆童年有木有...板子还带一个ADXL345的加速度传感器,那还可以用开发板的姿态控制飞控的姿态..哈..应该挺好玩... 第一步我们打算先写一个GUI的界面,UI这东西就让我头疼哈.额..打算第一版就没什么UI,就把要显示

本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/42554641 学习重构已经一个多月了,虽然不能让代码特别的整洁.高大尚,但是相比之前写的代码,感觉自己进步很大.特别是我会尽量地减少成员变量的数量,让方法变得短小,减少临时变量的数量.........这些在本文之前的重构方法中都有涉及,我想也许这就叫做学以致用吧.不知你是否也和我一起同在学习.努力,不知你从这些重构文章中是否有所收获.但是,我想,不管怎么,

对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h) x和y表示的是左上角的位置,w和h表示的是矩形框的宽和高 目标检测是分类和回归都进行的一种算法 对于位置的回归而言,使用全连接层获得结果的4个输出,使用欧式距离计算损失值 对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载

图片大小为600x600 效果图: ui->label->setScaledContents(true);                                                               pix = pix.scaled(QSize(481,481),Qt::KeepAspectRatio);        结果显而易见,QLabel的自适应图片缩小比QPixmap的scaled图片效果要好很多.

算法时间效率 -见 https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/10826957.html 1.SRCNN <Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution>中 SRCNN参数设置及效果. 为了与传统的基于示例的方法进行比较,我们使用了与[20]相同的训练集.测试集和协议.具体而言,训练集由91幅图像组成.Set5用于评估提升因子2.3和4的性能,而Set 14(14图像)用于评