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

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

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,

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

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

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_

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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

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:

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

题目:求在小于等于N的正整数中有多少个X满足:X mod a[0] = b[0], X mod a[1] = b[1], X mod a[2] = b[2], -, X mod a[i] = b[i], - (0 < a[i] <= 10). 解法:先同上题一样用拓展欧几里德求出同余方程组的最后一个方程 X=ax+b,再调整 x 来求得 X 的解的个数.一些解释请看下面的代码. 注意--每次联立方程后求最小正整数解,可以提高代码速度. 1 #include<cstdio> 2 #i

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

Level:   Medium 题目描述: Given an array of integers and an integer k, you need to find the total number of continuous subarrays whose sum equals to k. Example 1: Input:nums = [1,1,1], k = 2 Output: 2 Note: The length of the array is in range [1, 20,000]

最近两天我发现我的个人网站,业余草:www.xttblog.com,流量急速下滑.经过分析,发现是被CSDN社区的一个博客网友将我网站上的内容搬到了他的CSDN博客上.导致了已搜索就全部导流到了CSDN网站上,从而导致了我个人网站流量的下降. 我已经给这位网友留了言,并且进行了举报,然而这位网友竟然玩消失. 下面是留言内容和截图: 你好,我是业余草网站的法务专员,请你将本文删除.业余草网站禁止任何人非法转载文章!请尽快删除本文,否则我司将发起法律诉讼! 私信内容: 举报内容: 做了这些都无济于事

We are given an array A of positive integers, and two positive integers L and R (L <= R). Return the number of (contiguous, non-empty) subarrays such that the value of the maximum array element in that subarray is at least L and at most R. Example :

链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/185/A来源:牛客网 题目描述 给出一个二元组(A,B) 求出无序二元组(a,b) 使得(a|A,b|B)的组数 无序意思就是(a,b)和(b,a) 算一组. 输入描述: 第一行数据组数 T(1≤T≤10000)接下来T行,每行两个正整数 A,B(1≤A,B≤10000) 输出描述: 共T行,每行一个结果 输入例子: 1 4 6 输出例子: 11 --> 示例1 输入 复制 1 4 6 输出 复制 11 说明 样例

Given an array of integers A, find the sum of min(B), where B ranges over every (contiguous) subarray of A. Since the answer may be large, return the answer modulo 10^9 + 7. Example 1: Input: [3,1,2,4] Output: 17 Explanation: Subarrays are [3], [1],