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

Louvain算法是一种基于图数据的社区发现算法,算法的优化目标为最大化整个数据的模块度,模块度的计算如下: 其中m为图中边的总数量,k_i表示所有指向节点i的连边权重之和,k_j同理.A_{i,j} 表示节点i,j之间的连边权重.有一点要搞清楚,模块度的概念不是Louvain算法发明的,而Louvain算法只是一种优化关系图模块度目标的一种实现而已. Louvain算法的两步迭代设计:最开始,每个原始节点都看成一个独立的社区,社区内的连边权重为0.       算法扫描数据中的所有节点,针对每

Network Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 30000K Total Submissions: 14021   Accepted: 5484   Special Judge Description Andrew is working as system administrator and is planning to establish a new network in his company. There will be N hubs in the c

题目链接:https://vjudge.net/problem/HDU-3294 Girls' research Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3209    Accepted Submission(s): 1228 Problem Description One day, sailormoon girls are so

输入: ABCDABTBD_TISABCDABCABCDABC q为当前nxt处理的模版文本串下标: k为“失配时去哪里”,详情请看注释. --------------我是求完nxt的分界线------------------ q为当前文本串判断到哪里: nxt为“失配时去哪里”. 输出:nxt[q(1)]=k(0);nxt[q(2)]=k(0);nxt[q(3)]=k(0);k(0)++;nxt[q(4)]=k(1);k(1)++;nxt[q(5)]=k(2);k(2)++;nxt[q(6)]

This is the hard version of the problem. The difference is the constraint on the sum of lengths of strings and the number of test cases. You can make hacks only if you solve all versions of this task. You are given a string ss, consisting of lowercas

给定一个列表,然后给一个目标值,列表中两数求和等于目标值,要求输出列表两数的下界 如 list = [1,2,3,4,6,7,8] num=10 #!/usr/bin/python #coding=utf-8 list = [1,2,3,4,6,7,8] num=10 for m in range(len(list)): for n in range(m+1,len(list)): if list[m] + list[n] == num: print(m,n)

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,

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:

//1.概览: // A:beg和end是表示元素范围的迭代器. // B:beg2是表示第二个输入序列开始位置的迭代器.end2表示第二个序列的末尾位置,若没有end2,则假定beg2表示的序列至少与beg和end表示的序列一样大. // C:dest是表示目的序列的迭代器,对于给定输入序列,算法需要生成多少元素,目的序列必须能保存同样多的元素. // D:unaryPred和binaryPry是一元和二元谓语,分别接受一个和两个参数,都是来自输入序列中的元素,两个谓语都返回可用作条件的类型.

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

算法简单介绍 NBC是应用最广的分类算法之中的一个.朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率.同一时候,NBC模型所需预计的參数非常少,对缺失数据不太敏感,算法也比較简单. 算法如果 给定目标值时属性之间互相条件独立. 算法输入 训练数据   T={(x1,y1),(x2,y2),--,(xn,yn)} 待分类数据x0=(x0(1),x0(2),--,x0(n))T 算法输出 待分类数据x0的分类结果y0∈{c1,c2,--,ck} 算法思想 weka执行 以we

2017/8/13 12:51:30 一.算法解决的问题 统计频繁项:统计一个数据流中出现频率最高的 k 的元素. 例如 问:k=3,统计数据流 [1,2,1,4,2,5,6,4] 中的频繁项. 答:[1,2,4]. 这看起来是一个简单的问题.但当数据流的规模较大,且实时性要求较高时,问题便麻烦了起来.主要有两方面的问题 算法必须在内存受限的情况下工作,即空间复杂度较低: 算法的执行速度必须很快,即时间复杂度较低. 当然,为了解决上述的问题,需要对结果的准确率做些牺牲.Misra-Gries 算

AdaBoost算法内容来自<统计学习与方法>李航,<机器学习>周志华,以及<机器学习实战>Peter HarringTon,相互学习,不足之处请大家多多指教! 提升算法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法,在分类学习中,提升方法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列基本的基本分类器,并将这些基本的分类器线性组合,构成一个强分类器.代表的方法是AdaBoost算法. 本卷大纲为: 1 提升方法AdaBoost算法2 AdaBoost算法解释3 提升树4 总结

参见原书 1.1-1.4节 一.惩罚线性回归模型 基本特性: 1.训练时间快,使用训练好的模型进行预测的时间也快2.应用于高速交易.互联网广告的植入等3.解决回归.分类问题 最重要的特性:能明确指出,哪个变量对预测结果最重要 普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)->惩罚回归方法(OLS主要问题:过拟合) 惩罚回归方法:使自由度与数据规模.问题的复杂度相匹配 核心概念:1.特征工程/特征提取选择哪些变量用于对结果的预测 2.自由度统计学名词,当以样本的统计量估计总

实现击鼓传花,需要用到上一章所述队列类Queue TypeScript方式实现源码 let hotPotato = (nameList, num) => { let queue = new Queue(); ; i < nameList.length; i++) { queue.enqueue(nameList[i]); } let eliminated = ''; ) { ; i < num; i++) { queue.enqueue(queue.dequeue()); } elimi

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

1 传统的位式控制算法 用户期望值Sv(设定值)经控制算法输出一个输出信号OUT,输出信号加载到执行部件上(像MOS管等)对控制对象进行控制(步进电机.加热器等),控制对象的当前值(Pv)如速度通过传感器反馈给控制算法与Sv相比较. 特点:1 位式算法输出的控制信号只有两种状态‘H’或者‘L’. 2 算法输出信号OUT的依据: 如果Pv>=Sv 输出信号高了 如果Pv<Sv 输出信号低了 缺点:只能考察控制对象的当前值 2 PID算法 Sv:用户的设定值(目标值) Pv:反应负载当前的状态值(

http://www.atool.org/hash.php 一.MD5哈希加密算法 MD5即Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法 5),用于确保信息传输完整一致.是计算机广泛使用的散列算法之一(又译摘要算法.哈希算法),主流编程语言普遍已有MD5实现. 将数据(如汉字)运算为另一固定长度值,是散列算法的基础原理,MD5的前身有MD2.MD3和MD4. MD5一度被广泛应用于安全领域.但是由于MD5的弱点被不断发现以及计算机能力不断的提升,现在已经可以构造两个具有相

使用 Python实现 K_Means聚类算法: 问题定义 聚类问题是数据挖掘的基本问题,它的本质是将n个数据对象划分为 k个聚类,以便使得所获得的聚类满足以下条件: 同一聚类中的数据对象相似度较高: 不同聚类中的对象相似度较小. 相似度可以根据问题的性质进行数学定义. K-means算法就是解决这类问题的经典聚类算法 它的基本思想是以空间中k个点为中心,进行聚类,对最靠近他们的对象归类. 通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果其IPO描述如下: 输入:N个数据