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关键词

学习笔记

最近在撸,刚刚入门,把总结的一些信息跟大家分享一下: 一、什么是 就是比较(-_-!!),比如人际关系: ? 二、的应用场景 1. 社交平台“引荐”功能 很多社交站上都开通了“引荐”功能,如果你想认识某个大牛,站会根据你的社交给你推荐一条“路径”: ? 此外,在生物基因、产业链管理、交通系统、移动通信中都有重要的应用,就不一一列举了。 三、简单入门 1. 中所有节点(边)的平均介数,称为点介数(边介数)。 3. 模型 简单介绍几个模型。 规则 规则具有很强的规则性,每一个节点与边的关系是固定的。 ? 四、工具推荐 推荐NetworkX,一个Python语言开发的建模工具。可以满足常用的分析方法,正在撸,求交流。

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基本概念

典型的是由节点与连接两节点的边组成,现实生活存在大量系统可通过加以描述,比如社交、电力、交通等。 现实生活的一般服从幂律分布(Power-law Distribution),幂律分布衰减慢很多,所以会有部分节点有较大的度。因为幂律分布与特定的标度无关,所以这样的也称之为无标度。 小世界的鲁棒性、传播动力学特性、同步性等都是的研究热点。此外,大量真实的节点服从幂律分布,幂函数是下降相对缓慢的曲线,使得度很大的节点在真实中存在。 每条边以概率p改变节点重新连接且保证没有重边出现,这样就会出现pNK/2条长程的边把该点和远处的节点联系起来,改变p值可实现从规则(p=0)向随机(p=1)的转变。 -【NW模型】是WS模型引入新变量构成的,不同的是,不断开原来与邻近节点的连接,而是以概率p增加与其他节点之间的连接,同样保证没有重边和自连接的边。

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    干货:及其应用简介

    导读 本文从的研究简史出发,简单介绍了的基本特征、几种基本的模型、挖掘方法以及在信贷反欺诈中的应用。 ? 今天小Z就邀请ZRobot计量分析师Joey(研究方向:)从以下几个方面跟大家分享以及的应用: ·的研究简史 ·的统计特征 ·常见的模型 ·挖掘——链路预测 ·挖掘——社团结构 ·利用进行信贷反欺诈 的研究简史 追溯发展的足迹,其首先是得益于图论和拓扑学等应用数学的发展。 的统计特征 以上部分给大家简单介绍了发展历史,下面我们从的统计特征入手,让大家对有一个更清晰、直观的了解。 的表示方法 ? 小结 综上,我们从的研究简史出发,简单介绍了的基本特征、几种基本的模型、挖掘方法以及在信贷反欺诈中的应用。

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    (1)--图论的基本理论

    1 图论的基本概念 1.1 图(graph)及其分类 (1) 图的定义:图是由点集V={vi}以及V中元素无序对的集合E={ek}所构成的二元组,记为G=(...

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    《多层的可视化分析》

    ,为性的可视化提供了许多新的机会,也提出了许多令人兴奋的新挑战。 多层模型认识到,现实世界系统中实体之间关系的性最好被视为几个相互依赖的子系统(或层),而不是简单的图形方法。尽管最近才被正式化和定义,但该模型可以应用于生命科学、社会学、数字人文等领域的问题。 这不仅适用于可视化研究人员,也适用于那些旨在将系统领域中的多层可视化的人,以及那些解决应用领域内问题的人。 但也适用于那些旨在将系统领域中的多层可视化的人,以及那些解决应用领域内问题的人。我们探索了可视化文献,以调查适用于多层可视化的可视化技术,以及应用领域内的工具、任务和分析技术。 我们还确定了研究机会并研究了多层可视化的突出挑战以及解决这些问题的潜在解决方案和未来研究方向。但也适用于那些旨在将系统领域中的多层可视化的人,以及那些解决应用领域内问题的人。

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    是怎么应用于神经

    的起源与发展 本篇将是神经的入门篇,要理解这个概念我们先要理解的起源 概述 从随机到无尺度性蕴含于万物之间的链接,我们看到在中,表面的无序和深层的有序共存 本篇文章的思想核心是:链接是无处不在的,的本质是无尺度。充分理解无尺度的特点,对于我们理解和分析各种事物大有裨益。 抓住中的枢纽节点,是我们处理数据的基本原则,也是人工智能背后的深度神经的重要基础。   随机   在过去,人们认为都是随机形成的,把这些都叫作随机。 这就是所有中共有的第二个特点:适者生存,优胜劣汰。 健壮性与脆弱性并存 健壮,是非枢纽节点被破坏后不影响的结构,所以体现出健壮性的特点。 虽然科学的发展日新月异,但是最前沿的科技中同样渗透着无尺度,这个模型已经成为科学家搭建、分析的基础设施。纵有千姿百态,无尺度都是它不变的内核。

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    通过R让你的图更具艺术感

    图二 初步的图 上面的社交图中大部分顶点重叠在一起,根本不能看出社交中顶点之间的连接关系。下面需要对顶点和边的格式做调整。 图二 改进后的图 上图中顶点明显归属于某个或某几个社区。但所有的点都是同一个颜色,不能直观呈现出社区的概念。 对于同一,采用什么样的分类算法需要实践后去人工判断是否符合预期。 原本的2个社区被分为66类。把两个大社区分成了一类,把两大社区重叠的部分分成了很多类。显然这不是我们所希望看到的分类结果。可见walktrap算法不太适合数量较小的情况。 ? 社交图是近年来展示的一种直观的方式。利用社区发现算法对进行聚类,可以挖掘出包含的深层意义。

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    用航空公司对疫情进行建模

    该疾病起源于利比里亚,因此想探讨该疾病如何通过航空传播的问题。 可以在下面看到的可视化。每个节点都是一个国家,每个边代表从一个国家到另一个国家的现有航线。 该似乎表现得很同质-同一大陆上的国家之间相互联系的趋势往往大于与该大陆以外国家的联系。 分布 国家的程度(与一个给定国家连接的国家数量)差异很大。 ,则我们说它是“无标度”。 传染性 上面的特写显示,如果将病毒传播到美国,可能会通过尼日利亚,加纳,摩洛哥和比利时传播。 本文摘选《在R语言中使用航空公司对疫情进行建模》

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    如何解决容器性能及部署问题?

    配置 首先,Docker 自身的。Bridge 和 Overlay 都需要配合地址转换功能使用,而地址转换的规则不仅多,而且。 本身 Docker 实现这些功能就比较,而在此基础上,再做一层地址转换,会带来额外的度。 如何解决容器性能及部署的问题 性能问题的根源在于云平台和 Docker 平台都有自己的虚拟化,二者功能重叠,使用时相互嵌套。 而配置的难度一个是 Docker 自身,另一个方面是跟云平台的整合也。 对这些功能使用上有疑问的话,可以通过工单跟我们的工程师沟通,不必在死磕 Docker 那些配置。

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    算法在平台业务安全中的应用

    本文以 Louvain、FRAUDAR 和 CatchSync 这三种典型的算法(基于图的挖掘算法)为例,结合实际业务场景,包括交易、社交和直播等互联平台的核心业务,介绍算法在平台业务安全中的应用实践 算法(图模型、图挖掘)是通过“全局性”信息(群体用户信息)来找出作弊行为的,而不是仅利用“局部性”信息(单一用户的行为信息),因此算法是打击“精刷”作弊的有效技术手段。 我们在实践中采用了两种算法来识别团伙刷单行为,用这两种算法识别隐蔽性较高、组织性较强的团伙作弊非常有效。 这两种算法分别应用于两种典型的业务场景:针对全站全量事件的前置团伙挖掘,以及针对风险事件的后置团伙挖掘。 在移除一个节点时,只有与之相邻的节点会发生变化,那么这样最多产生O(|E|)次变更,如果找到合适的数据结构使得访问节点的时间度为O(log|V|,那么算法总的时间度就是O(NlogN)。

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    一文读懂Python分析库networkx | CSDN博文精选

    问题 一些其他神经绘制工具列表 5. 参考 1 简介 networkx是一个用Python语言开发的图论与建模工具,内置了常用的图与分析算法,可以方便的进行数据分析、仿真建模等工作。 利用networkx可以以标准化和非标准化的数据格式存储、生成多种随机和经典、分析结构、建立模型、设计新的算法、进行绘制等。 G的节点图 4draw_networkx_edges(G,pos[edgelist])绘制G的边图 5draw_networkx_edge_labels(G, pos[, …]) 绘制G的边图 输出: 1生成一个空的有向图 2为这个添加节点... 3在中添加带权中的边... 4给路设置布局... 5画出图像: 6dijkstra方法寻找最短路径: 7节点0到7的路径: [0, 3

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    独家 | 一文读懂(应用、模型和研究历史)

    周涛等(2005)围绕小世界效应和无标度特性等的统计特征及上的物理过程等问题,概述了的研究进展。 遗憾的是,目前而言,科学家们还没有给出精确严格的定义,从这十几年的研究来看,之所以称其为,致少包含以下几层意思:首先,它是大量真实系统的拓扑抽象;其次,它至少在感觉上比规则和随机 主要研究内容及应用 4.1 主要研究内容 模型: 典型的:随机、小世界、无标度等; 实际及其分类。 4.2 的应用 与生物体的新陈代谢系统、大脑神经相结合; 与生物传染病相结合、在流行病传播与免疫控制方面的研究; 上的博弈; 在交通与社会经济中的应用; 在通信中的应用; 在计算机与互联中的应用; 在传感器中的应用; 在语言词汇和社会意见传播等方面的应用等。

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    (2)--图论的基本理论-最小生成树问题

    许多问题都可以归结为最小树问题,例如:交通系统,通信系统,局域系统等等。 Prim算法的思想是,从所有p属于P,v属于V-P的边中,选取具有最小权值得边pv,将节点v加入集合P中,将边pv加入集合Q中,如此不断的重,直到P=V时,最小生成树构造完毕,这时集合Q包含了最小生成树的所有边 1 算法简单描述 1).输入:一个加权连通图,其中顶点集合为V,边集合为E; 2).初始化:P = {x},其中x为集合V中的任一节点(起始点),Q = {},为空; 3).重下列操作,直到 beginEdge[I] del endEdge[I] print("The length of the minimum cost spanning tree is: ",sum) 5 时间

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    R语言分析:聚类(社区检测)和可视化

    p=18770 为了用R来处理数据,我们使用婚礼数据集。 也可以使用D3js可视化 > library( networkD3 )> simpleNetwork (df) 下一个问题是向添加一个顶点。

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    采用SPSS Modeler的Web对所有腧穴进行分析

    采用 SPSS 的 Web 对所有腧穴进 行分析,设置阈值为绝对、强链接较粗,可显示的最大 链接数为 80,弱链接上限为 15,强链接下限为 35,链 接大小显示强/正常类别。 生成 处方取穴整体 图,尺度大小 20 ~ 76,通过粗线、细线和虚线表示 药物之间链接的强弱程度。 关联关系整体 将阈值改为总体百分比、 强链接较粗,生成图 处方取穴核心图,尺度大小 为 1. 0 ~ 1. 2,多少穴位按照这个设置的,就是按照 设置阈值为绝对,强链接较粗,可显示的最大连接数为100 然后把阈值改为总体百分比,强链接较粗,生成图二的取穴核心图,尺度大小1.0-1.2 这个来设置的。 核心处方 两个穴位的配对强关联规则结果 Consequent Antecedent Support % Confidence % 天枢 = 1.0 腹结 = 1.0 25.22522523 100

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    【每日播报】OpenDaylight与Mininet应用实战之验证(五)

    1 多交换机的测试 Mininet中本身就支持多交换机拓扑的模拟创建,可通过Python API自定义拓扑创建满足使用者在仿真过程中的多方位需求。 2 多控制器的测试 多控制器验证支持测试包括两种情况: OpenFlow中多个同一类型的控制器; OpenFlow中多个不同类型的控制器; 2.1 多个同一类型的控制器验证 测试OpenFlow 中多个同一类型的controller,比如OpenDaylight,多个ODL之间通过OpenFlow1.0协议标准交互。 经试验验证,ODL与POX都遵循OF1.0版本的协议标准,所以在多控制器情况下,只要控制器遵循相同的标准规范,控制器之间可进行对的通信管理等。此处实验结果与2.1节一致。 3 总结 本文主要对多交换机及多控制器的支持验证。因Mininet现在无法模拟多控制器管控一个交换机的情况,所以本专题还是侧重对多交换机的管控实验。

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    全连接神经的结构与性能:新兴的特性(CS)

    理解人工神经的行为是该领域最近的主要话题之一,因为自从深度学习的广泛应用以来,黑箱方法已经成为常见的方法。这种高维模型可能表现出类似于系统的不稳定性和怪异性质。 因此,我们提出了(Complex Network, CN)技术来分析全连接神经的结构和性能。为此,我们建立了一个包含4000个模型及其各自的CN属性的数据集。 每个神经被当作神经元和突触的加权和无向图处理,并在训练后计算中心性度量。结果表明,这些指标与分类性能密切相关。 我们的研究结果表明,CN属性在全连接神经的性能中起着关键作用,拓扑模式独立地出现在广泛的模型中。 全连接神经的结构与性能 新兴的特性.pdf

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    悦读推荐 :《链接》 的基石 大数据时代的开端

    《链接》是《爆发》的作者,艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西的成名之作,同时也是的奠基之作,社交的入门之作。 巴拉巴西之前,随机理论一直主导者我们的思维,是巴拉巴西第一个证明了,我们不是生活在随机世界里,真实是无尺度的。 巴拉巴西在书中追溯了的数学起源,分析了社会学家在此基础上得出的研究成果,最后提出自己的观点:我们周围的,从鸡尾酒会、恐怖组织、细胞、跨国公司到万维,等等,所有这些都不是随机的,都可以用同一个稳健而普适的架构来刻画 广泛存在的链接是从简单到、从单一到多样、从平凡到璀璨的桥梁。 重温《链接》一书,领略科学家们在科学伊始对链接泛在性、数据性、规律普适性的认识和思考,对我们在大数据时代抓住机遇、迎接挑战将大有裨益。

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    在R语言中使用航空公司对疫情进行建模

    该疾病起源于利比里亚,因此想探讨该疾病如何通过航空传播的问题。 可以在下面看到的可视化。每个节点都是一个国家,每个边代表从一个国家到另一个国家的现有航线。 粗略地讲,该似乎表现得很同质-同一大陆上的国家之间相互联系的趋势往往大于与该大陆以外国家的联系。 如果的分布大致遵循幂定律,则我们说它是“无标度”。 小世界 让我们放大并查看利比里亚的二级关系: 利比里亚的航空公司联系。塞拉利昂和科特迪瓦与美国没有直接联系,因此未显示它们的联系。 许多表现出这种现象的主要原因是“集线器”-与其他国家/地区有很多连接的国家(或更普遍的说是节点)。例如,可以想象法国的戴高乐机场是连接美国,东欧,亚洲和非洲国家的枢纽。 传染性 上面的特写显示,如果将病毒传播到美国,可能会通过尼日利亚,加纳,摩洛哥和比利时传播。

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