1. 幂迭代算法(简称幂法) (1) 占优特征值和占优特征向量 已知方阵\(\bm{A} \in \R^{n \times n}\), \(\bm{A}\)的占优特征值是量级比\(\bm{A}\)所有其他特征值都大的特征值\(\lambda\),若这样的特征值存在,则与\(\lambda\)相关的特征向量我们称为占优特征向量. (2) 特征值的性质 如果一个向量反复与同一个矩阵相乘,那么该向量会被推向该矩阵的主特征向量的方向.如下面这个例子所示: import numpy as np def p

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SNA社会关系网络分析中,关键的就是通过一些指标的衡量来评价网络结构稳定性.集中趋势等.主要有中心度以及中心势两大类指标. 以下的代码都是igraph包中的. ---------------------------------------------------- 中心度指标的对比 指标名称 概念 比较 实际应用 点度中心度 在某个点上,有多少

最近用R画论文里的弦图,恰好借的书里着重写了中心度等问题. 网上流行一套密歇根大学社交计算的教程.但是前两年看了好几遍总是搞不清,即便是记公式也是收效不大.不妨按照书上总结一下. 绝对法: 无向图点度中心度=点度数,即与该点相连的点的度数 有向图内点度中心度=点入度,即直接指向该店的点的总数 有向图外点度中心度=点出度,该点所直接指向的点的总数 绝对法的问题在于无法衡量不等规模的图.因此使用相对法: 无向图点度中心度:点度数/(n-1) 有向图内点度中心度:点入度/(n-1) 有向图外点度中心度

两周以前读了些文档自动摘要的论文,并针对其中两篇( [2] 和 [3] )做了presentation.下面把相关内容简单整理一下. 文本自动摘要(Automatic Text Summarization)就是说在不改变文档原意的情况下,利用计算机程序自动地总结出文档的主要内容.自动摘要的应用场景非常多,例如新闻标题生成.科技文献摘要生成.搜索结果片段(snippets)生成.商品评论摘要等.在信息爆炸的互联网大数据时代,如果能用简短的文本来表达信息的主要内涵,无疑将有利于缓解信息过载问题. 一

一.摘要种类 抽取式摘要 直接从原文中抽取一些句子组成摘要.本质上就是个排序问题,给每个句子打分,将高分句子摘出来,再做一些去冗余(方法是MMR)等.这种方式应用最广泛,因为比较简单.经典方法有LexRank和整数线性规划(ILP). LexRank是将文档中的每个句子都看作节点,句子之间的相似度看作节点之间的边的权重,构建一个graph:然后再计算每个节点的分数,这个打分的计算方式可以是度中心度(Degree centrality).PageRank中心度等(论文里说这两种计算方式其实效果没有

一.概述 自动摘要可以从很多角度进行分类,例如单文档摘要/多文档摘要.单语言摘要/跨语言摘要等.从技术上说,普遍可以分为三类: i. 抽取式摘要(extractive),直接从原文中抽取一些句子组成摘要.本质上就是个排序问题,给每个句子打分,将高分句子摘出来,再做一些去冗余(方法是MMR)等.这种方式应用最广泛,因为比较简单,比如博客园的博客摘要就是前面几句话.经典方法有LexRank和整数线性规划(ILP). LexRank是将文档中的每个句子都看作节点,句子之间的相似度看作节点之间的边的权重

本文主要总结近期学习的Social Network Analysis(SNA)中的各种Centrality度量,我暂且翻译为中心度.本文主要是实战,理论方面几乎没有,因为对于庞大的SNA,我可能连门都没有入,但是我觉得这不影响我理解原理后使用他们. 本文为原创,如有不小心侵权的问题出现,请联系本人删除.本文不允许任何形式的转载!!! 一.Centrality的定义 在SNA领域的centrality是用于衡量图中节点的重要度,不同的centrlity会给相同的点给出差异很大的centrality

转自http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/43311943 参考资料:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185更多数据挖掘算法:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 链接分析 在链接分析中有2个经典的算法,1个是PageRank算法,还有1个是HITS算法,说白了,都是做链接分析的.具体是怎么做呢,继续

HITS(HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ) 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分. HITS算法是链接分析中非常基础且重要的算法,目前已被Teoma搜索引擎(www.teoma.com)作为链接分析算法在实际中使用. 1. Hub

链接分析算法之:HITS算法     HITS(HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ) 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分. HITS算法是链接分析中非常基础且重要的算法,目前已被Teoma搜索引擎(www.teoma.com)作为链

几个月前,数学家 Andrew Beveridge和Jie Shan在数学杂志上发表<权力的网络>,主要分析畅销小说<冰与火之歌>第三部<冰雨的风暴>中人物关系,其已经拍成电视剧<权力的游戏>系列.他们在论文中介绍了如何通过文本分析和实体提取构建人物关系的网络.紧接着,使用社交网络分析算法对人物关系网络分析找出最重要的角色:应用社区发现算法来找到人物聚类. #! pip install py2neo from py2neo import Graph grap

neo4j为图数据库,其中涉及的也就为图算法,图算法被用来度量图形,节点及关系. 在neo4j中,通过call algo.list() 可查看neo4j中的算法列表. 在neo4j官方文档中,主要记录如下各种方法: 一. 中心性算法(Centrality algorithms) 中心度算法主要用来判断一个图中不同节点的重要性: (1)PageRank(页面排名算法,algo.pageRank) (2)ArticleRank(文档排名算法,algo.articleRank) (3)Betweenn

关系网络在我认为都是一种很简单暴力地能挖掘人群特征关系的一种方式,特别今天去听了一场关于AI与金融领域的结合,里面提到了拓扑分析其实就是关系网络的解释.我在之前的文章( R语言︱SNA-社会关系网络-igraph包(中心度.中心势)(二))之中提到过几个中心度指标的对比,在网上看到了这个中介中心性的理论,po来以备后用~ 中介中心性(Betweeness Centrality),又叫中间中心性,中间性,居间中心性等等.以下是学者们对中介中心性的解释. 中介中心性主要是由美国社会学家林顿·弗里曼(

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 社群划分跟聚类差不多,参照<R语言与网站分析>第九章,社群结构特点:社群内边密度要高于社群间边密度,社群内部连接相对紧密,各个社群之间连接相对稀疏. 社群发现有五种模型:点连接.随机游走.自旋玻璃.中间中心度.标签发现. 评价社群三个指标:模块化指标Q.网络聚类系数.网络密度. 画图有三种方法:直接plot.书中自编译函数.SVG. ----

前面提到了用R画网络图,免不了要对网络图nodes和edges的特征做一些统计.分享下我的代码: ########## nodes edges的统计########### # ####nodes的度有三种:点度中心度(degree),接近中心度(closeness),中间中心度(centrality) routes_tidy <-routes_tidy %>% activate(nodes) %>% mutate(degree = centrality_degree()) #degree

R  画网络图 目的:用R做生信分析,画基因样本的网络图,从中观察样本的致病性情况. 一.所用到的包 library(tidyr) library(ggplot2) library(reshape2) library(readr) library(network) library(dplyr) library(plyr) library(sna) library(GGally) library(ggnetwork) library(tidygraph)# tidy graph analysis

Introduction and related work 云数据中心对于虚拟技术是理想的创新地方. 可生存性虚拟网络映射(surviavable virtual network embedding SVNE),保证虚拟网络在所映射物理节点原件失效时能正常运行.通常有两种方法:防护机制和恢复机制. 先前的对于SVNE的研究完全等价对待节点和连接而忽略拓扑和控制路径的丢失几率,而假定物理SDN总能正常操作. 这篇文章研究注意拓扑行可生存性网络映射,深入考虑不同节点的重要性(虚拟控制器和虚拟交换机)

Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17  21:41:57 [Introduction] 这篇 paper 是发表在 ICML 2016 的:http://jmlr.org/proceedings/papers/v48/niepert16.pdf 上图展示了传统 CNN 在 image 上进行卷积操作的工作流程.(a)就是通过滑动窗口的形式,利用3*3 的卷积核在 image 上进行滑动,来感知以某一个像素点为中心

  igraph Tutorial¶   参考http://www.cs.rhul.ac.uk/home/tamas/development/igraph/tutorial/tutorial.html¶ In [25]: #导入包 import igraph from igraph import Graph,summary,plot In [26]: #查看安装包的版本,Tutorial中版本为0.6的 igraph.__version__ Out[26]: '0.7.1'   一.Creati

新浪微博如火如荼,基于微博的各种应用也层出不穷. 有一种共识似乎是:微博数据蕴含着丰富的信息,加以适当的挖掘.可以实现众多商业应用.恰好社会网络分析也是我之前有所了解并持续学习的一个领域,因此我做了微博数据分析方面的一些尝试.这些尝试是比較初步的,属于探索性的阶段,当然不能跟微博分析家这样比較成熟的应用相提并论.而且我的分析基本上都出于想当然的直觉感受,没有详细的理论支撑.这方面须要试着找点书籍来阅读一下,貌似有蛮多可以參考的. 一.用R登录并公布微博 之所以仍然选择用R来做这个登录和公布的工作

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