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本挖掘:络、群划分

直接上例子比较直观,的好友关系,你-我,我-他。 实战,一般是拿编号作为输入变量,拿名字作为编号的标签,加入到关系。 (2)有向平行数据。举一个书(《R语言与分析》)上的例子。 那么构造数据就只需要调用一下函数,在这里选用《R语言与分析》书第九章关系络分析,李明老师自己编译的函数来直接构造。 transitivity(g) 可以衡量关联性如何,值越大代表互关系越大。说明络越复杂,越能放在一块儿,聚类。 群划分跟聚类差不多,参照《R语言与分析》第九章,群结构特点:群内边密度要高于群间边密度,群内部连接相对紧密,各个群之间连接相对稀疏。

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flask avatars从获得头像(flask 83)

from flask import Flask, render_template from flask_avatars import Avatars

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    OReilly Mining the Social Web 2nd Edition Oct(数据挖掘 英版)

    数据如同深埋地下的“金矿”,如何利用这些数据来发现哪些人正通过媒介进行联系?他们正在谈论什么?或者他们在哪儿?本书第2版对上一版内容进行了全面更新和修订,它将揭示回答这些问题的方法与技巧。 你将学到如何获取、分析和汇总散落于(包括Facebook、Twitter、LinkedIn、Google+、 GitHub、邮件、和博客等)的数据,以及如何通过可视化找到你一直在世界寻找的内容和你闻所未闻的有用信息 ■ 借助IPython Notebook、自然语言工具包、NetworkX和其他科学计算工具挖掘主流 ■ 使用高级本挖掘技术(如聚类和TF-IDF)来提取人类语言数据有价值的知识 ■ 通过发现 Twitter数据的实用技术,并提供代码示例 《的数据挖掘与分析(原书第2版)》的配套代码在公开的GitHub代码库进行维护,可以通过一式虚拟机来访问,你只需要使用方便易用的IPython Notebook,即可进入愉快的互式学习情景。

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    安装Elgg创建自己的在线

    这些天,已经变得更加强大的人与人的互动。 据估计,学生的80%以上依靠这类如冲浪在日常沟通的在线,活动,讨论等。在大多数大学的络被认为是教师和之间的通信方法学生们。 络提高学生的表现。 广泛的教育机构已经开始使用开源络应用“ Elgg ”。 Elgg是建立各种会环境从商业到教育的一个开源络的Web应用程序。 使用此开源工具创建和管理您自己的。 它运行在LAMP(Linux操作系统 ,Apache,MySQL和PHP)平台。 它提供件共享,博客,络和组。 然而Elgg是从其他络,每个配置项,上传的件等不同,可以分配给自己的限制。 默认情况下,这些设置在Elgg目录的.htaccess件已添加。

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    Salesforce聆听工具Radian6可获取国的哪些数据

    微信图片_20190416170225.png Radian6可以获取很多国的博客和数据。 一些比较知名的有: qq.com 163 Blog Sohu Blog Hexun Blog kaixin001 Qzone BlogBus hi.baidu Tudou Youku video video wenwen.soso.com Tencent Weibo Sina Weibo 拓展阅读: Salesforce在2011年了收购了总部位于加拿大弗雷德里克顿(Fredericton)市的媒体监测服务商 Radian6主要监测各的用户活动情况,并把相关数据提供给企业用户,使这些客户能够制定更为主动的市场营销战略。

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    大数据如何让收入增长85%?

    作为当今的络巨头之一, LinkedIn 需要访问大量数据,包括使用统计信息、潜在客户行为,以及一般行业趋势。 但是,这并不表示去个性化或反的看法。而是, LinkedIn 将个人视作代表公司行动的决策者或买家 – 并以使这些关系显得明确的方式来着手处理其数据。 公司在由此而得的所处的位置决定了销售人员为追到这家客户而应采取的步骤。 “我们知道什么时候让现场销售人员付出巨大努力是值得的。” 例如,下面的指标是用来构成某个互式图表的部分指标,该图表将显示线索的“温度”和“规模”: • 公司有影响力的人在 LinkedIn.com 及其企业上的活动 公司页平常获得的浏览量 与该公司关联的 LinkedIn.com 用户的数量,以及他们表现出主动还是被动使用 在 LinkedIn.com 上可见的公司招聘人员的数量和活动 公司的地点和规模,及其行业的规模 不过,虽然准确的诊断和强大的分析至关重要

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    区检测

    在进行络分析时,一个常见的问题是如何检测区,如相互了解或者经常互动的一群人。区其实就是连通性非常密集的图的子图。 在这篇,我将列举一些寻找区的常用算法。 另外,不同区的节点需要跨区连接才能相互访问,而这些跨区连接往往具有较高的边介数。 因此,通过删除这些高边介数的边,图将被分成不同的区。 直观上讲,随机游走者趋于被困在,因此具有高概率分布的所有节点倾向于与节点B(随机游走者开始的节点)在同一区内。 请注意,概率β大小的选择很重要。 ,所以Q=0因为δ(k,s)会变成0 2.合并两个在Q获得最大值结果的区 3.直到结果小于一个阈值 ---- 接下来我们来研究可以重叠的区。 K丛(K-plex)要求节点连接到K丛(K-plex)N个成员总数的(N-K)个成员。 该区被定义为发现的K核心(K-core),或K宗派(K-Clan)或K丛(K-plex)。

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    系统 jsGen

    jsGen是用纯JavaScript编写的新一代开源系统,主要用于搭建SNS类型的专业区,对客户端AngularJS应用稍作修改也可变成多用户博客系统、论坛或者CMS内容管理系统。 因此,用户进入时,只需在首次载入视图模板(html、js、css),其后的所有请求都是纯json数据换,不再包含html代码,大大减少了数据流量。 (待完成) 内短信系统,提供在章、评论 @用户的功能,重要短信发送邮件通知功能等。 (待完成) 后台管理系统,参数设置、缓存设置、运行信息、章、评论、用户、标签、合集、内短信等管理。 说明 jsGen 是为AngularJS区开发的系统,测试版已上线。

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    如何优雅的使用全球最大同性

    (图片来源:知乎) 这张图如果你都看不明白那就结合国情来理解,github是共产主义在软件开发领域的具体实现样板之一,即以生产资料会公有制为基础(代码开源),以会化合作(离散化的个人、组织等会颗粒 )为生产方式,主要采用合作组织形式(项目组)的技术支撑平台。 设置搜索条件 如果你明确需要寻找某类特定的项目,比如用某种语言开发、Stars数量需要达到标准的项目,在搜索框直接输入搜索条件即可。 关键词搜索 你想找爬虫项目,直接搜索爬虫,如果是针对具体的进行爬虫那就再加上具体的,然后你就会发现一堆你想要的项目。 我相信大家在使用 GitHub 浏览项目代码的时候,都会遇到这样一个问题,每次点击一个项目件后,整个项目件列表就会被隐藏,想查看其它件只能回退后再次进入,有木有?

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    超级干货 :一读懂络分析

    主要阐述: 络的结构特性与演化机理 络群体行为形成与互动规律 络信息传播与演化机理 络分析的应用 络前沿研究 学习资料 参考资料 01 前言 络在维基百科的定义是 本,我们通过一个运动记录 APP研究了络是如何影响用户线下行为的。 图书 《会计算》Lei Tang, Huan Liu 《的数据挖掘与分析》Matthew A. 加州大学欧分校数据集 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 国内络数据集共享 http://www.socialysis.org/data 在易公开课上面也有的 Python 数据挖掘课程可供学习。 万能的淘宝也提供大量廉价的视频和电子学习资料。 最后,利用好访问外国工具和搜索引擎(不是百度)才是王道。

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    络邮箱分析

    如果按照发件数或者收件数对各邮箱进行排序,都可以看到分析常见的指数曲线 ? ? 令我比较惊讶的是,在对发送邮件数取对数以后,所得到的结果仍旧是一条指数曲线。如下图所示。 ? 邮箱之间的分析(SNA) 这一部分的分析就比较好玩了,首先使用PageRank算法来计算各个邮箱的重要性。 结果发现收发最频繁的两个邮箱重要性反而不怎么高 ? 对上述络进行可视化表示,在使用ForceAtlas2展开以后,得到如下图所示 ? 其节点表示邮箱,边代表邮箱间发送的邮件。 下方红线部分的邮箱大部分是媒体,包括络媒体和传统媒体,以及一些LGBT,教师工会等等,主要由MirandaL联系。 当然,如果不想用爬虫下邮件,我这有下了一晚上的成果,大概6k封的关系数据,还有已经生成的供gephi使用的gexf格式件链接: http://pan.baidu.com/s/1qYpdVB2 密码

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    Python络——NetworkX入门

    特性 NetworkX是一个Python包,用于创建、操作和研究复杂络的结构和功能。 用于图、有向图和多重图的数据结构 许多标准图数据算法 络结构和分析措施 用于生成经典图、随机图和合成络的生成器 节点可以是“任何东西”(例如,本、图像、XML记录) 边可以容纳任意数据(例如,权重 其他属性 Python print('G1A的度数:', nx.degree(G1, 'A')) print('G1A的局部聚类系数:', nx.clustering(G1, 'A')) print ('G1两个点的最短路径:', nx.shortest_path(G1, 'A', 'F')) print('G3两个点的最短路径长度:', nx.shortest_path_length(G3, 的度数:', nx.degree(G1, 'A')) print('G1A的局部聚类系数:', nx.clustering(G1, 'A')) print('G1两个点的最短路径:', nx.shortest_path

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    的进化(上)|需求演变与络发展

    从互联诞生之起,产品就一直热情不减,越来越多的人加入产品这场持久战。本不讨论 Clubhouse ,想尝试从发展的角度聊聊的进化。 ? 远古时期的人类会,由于生产力低下,人们的行为以解决最简单的生存问题为主,即争夺水源、获取食物以及寻找休憩之地。而在这个过程,合作与协调是最简单且有效的行为方式。这其实就是的起源。 二、信息时代下与娱乐的发展 上提到的人类对信息的需求是我们当下这个时代的产物。 在这篇名为《以正为本,迎难而上》的章当,马化腾向腾讯人提出了三个要求: 第一是向内看,以一种用户的心态去本能地捕捉用户价值,不是用理性,而是用本能。 就像移动互联转型一样,上不了船的人将逐渐落伍。” 参考献&资料 rct studio:游戏与慰藉:在不断内卷的时代,寻找另一个孤独的自己 经济消费洞察:下一个风口?

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    Django开发必备的10个第三方应用

    在这里给大家推荐 10 个十分优秀的 Django 第三方库(GitHub 星星数基本都在 1000 以上,而且都在持续维护与更新)。 虽然这些库很适合用于的开发,但也有很大一部分是通用的,可以用于任何用 Django 开发的项目。使用这些库将大大提高开发效率和生产力。 免不了处理一些图片,例如头像、用户上传的图片等内容。 :https://pypi.python.org/pypi/django-notifications-hq/ 点评:没什么好说的,为你的提供类似于 GitHub 这样的通知功能。 /en/latest/ 点评:免不了关注、收藏、点赞、用户动态等功能,这一个 app 全搞定。

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    抽取有代表性的用户

    1.为什么要做这个问题 1.1 从会应用角度 在HCI(人机互),实施调查和去获得用户的反馈都是主要针对有代表性的用户. 对于目前日益增长的络用户,从大量的络用户抽取一个具有代表性的子集才是Human-readable的,有益于数据分析,相当于一个数据摘要. 1.2 从科研方法的角度 从大量模型或数据点抽取一个保留了原数据集的特征是机器学习 机器学习领域,找原型子集来辅助分类算法. 2.怎样定义代表性 Note:和在寻找影响力最大化的问题不同,找出具有代表性的用户的目的是抽取一些”平均”的用户,他们能够在统计上代表原来所有用户的特征 1.代表性人物包含了两种情况的综合考虑,之前论大多考虑单一方面 2.代表性人物的大小不需要先验设定. 以Twitter拓扑为例,当A用户关注了B用户,将会有A指向B的一条有向边, 3.如何具体评价子集的代表性 4.方法

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    用python分析《三国演义》

    一直以来对自然语言处理和络分析都很感兴趣,前者能帮助我们从获得很多发现,而后者能够让我们对人们和各个事物之间普遍存在的络般的联系有更多认识。当二者结合,又会有怎样的魔力呢? 作为一个三国迷,我就有了这样的想法:能不能用本处理的方法,得到《三国演义》的人物络,再进行分析呢?python有很多好工具能够帮助我实践我好奇的想法,现在就开始动手吧。 络分析里的区发现算法就能够让我们发现这些集团,让我使用community库[2]的提供的算法来揭示这些关系吧。 这里,我取10章的本作为跨度,每5章记录一次当前跨度络,就相当于留下一张快照,把这些快照连接起来,我们就能够看到一个络变化的动画。 /images/三国络变化.gif", fps=fps) 美观起见,动画省略了的边。 ? 随着时间的变化,曾经在历史舞台央的人们也渐渐地会渐渐离开,让人不禁唏嘘感叹。

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    用python分析《三国演义》

    首发于:https://blog.csdn.net/blmoistawinde 前言 一直以来对自然语言处理和络分析都很感兴趣,前者能帮助我们从获得很多发现,而后者能够让我们对人们和各个事物之间普遍存在的络般的联系有更多认识 作为一个三国迷,我就有了这样的想法:能不能用本处理的方法,得到《三国演义》的人物络,再进行分析呢?python有很多好工具能够帮助我实践我好奇的想法,现在就开始动手吧。 群发现 人物关系有亲疏远近,因此往往会形成一些集团。络分析里的区发现算法就能够让我们发现这些集团,让我使用community库[2]的提供的算法来揭示这些关系吧。 这里,我取10章的本作为跨度,每5章记录一次当前跨度络,就相当于留下一张快照,把这些快照连接起来,我们就能够看到一个络变化的动画。 /images/三国络变化.gif", fps=fps) 美观起见,动画省略了的边。 ? 随着时间的变化,曾经在历史舞台央的人们也渐渐地会渐渐离开,让人不禁唏嘘感叹。

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