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关键词

互时的脑变化可反映

来自密歇根州立大学的Ralf Schmälzle等人在PNAS上发文,主要介绍了互过程中的脑的大脑连接的变化,并发现基于脑可以一定程度地揭示构。 果研究发现会排斥与心理系统的连接增加密切相关,另外,研究探讨了会排斥对大脑连接的影响是否与参与者的构有关,发现在被排除在外的参与者中,其在信息系统中显示出了更多的连接。 特别是,我们的连通分析强调了大脑系统在应对变化时的变化,它指出了一个参与者的构如何在会排斥影响下变化,以及个体间脑变化的差异。 总之,这些果表明,在诸如会排斥等关键会经历中,大脑的动力可能会影响人们的构的类型。同样地,被排斥的参与者的的朋友之间的联系也可能会影响排斥对大脑连接的影响。?图5. 总之,研究发现会排斥与在心理系统中增加的连接有关联。此外,还研究了会排斥对大脑连接的影响是否与参与者的构有关,发现在被排斥者的中,参与者在关键大脑系统中显示出了更多的连接。

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邮箱分析

如果按照发件数或者收件数对各邮箱进行排序,都可以看到分析中常见的指数曲线 ?? 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。果发现收发最频繁的两个邮箱重要性反而不怎么高 ? 对上述进行可视化表示,在使用ForceAtlas2展开以后,得到如下图所示 ?其中节点表示邮箱,边代表邮箱间发送的邮件。点的颜色深度与收发邮件的数目有关,而点的大小则与PageRank值有关。 下方红线部分的邮箱大部分是媒体,包括媒体和传统媒体,以及一些LGBT站,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格式文件链接: http:pan.baidu.coms1qYpdVB2 密码: 9fax

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    Python——NetworkX入门

    特性NetworkX是一个Python包,用于创建、操作和研究复杂构和功能。 用于图、有向图和多重图的数据构许多标准图数据算法构和分析措施用于生成经典图、随机图和合成的生成器节点可以是“任何东西”(例如,文本、图像、XML记录)边可以容纳任意数据(例如,权重,时间序列 )无向图 Pythonimport networkx as nximport matplotlib.pyplot as plt # 无向图G1 = nx.Graph()G1.add_edge(A, 有向图 Python# 有向图G2 = nx.DiGraph()G2.add_edge(A, B)G2.add_edge(A, D)G2.add_edge(C, A)G2.add_edge(D, E 加权图 Python# 加权图G3 = nx.Graph()G3.add_edge(A, B, weight=25)G3.add_edge(A, C, weight=8)G3.add_edge(A,

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    文本挖掘:群划分

    作者:Matt 自然语言处理实习生http:blog.csdn.netsinat_26917383articledetails51444536 一、关系数据类型关系需要什么样子的数据呢? 笔者接触到了两种数据构,擅自命名:平行关系型、文本型。根据数据关联,也有无向数据、有向数据。并且关系生成之后,R里面就不是用真实的名字来做连接,是采用编号的。 直接上例子比较直观,中的好友关系,你-我,我-他。 实战中,一般是拿编号作为输入变量,拿名字作为编号的标签,加入到关系中。(2)有向平行数据。举一个书(《R语言与站分析》)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语言与站分析》书中第九章关系分析中,李明老师自己编译的函数来直接构造。

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    之图论实战

    之图论实战0.前言1.准备工作2.学习方法3.实战4.问题处理5.作者的话0.前言又到了新的一周,今天来学点新的知识,这节学的知识还是非常重要,那就是属于方向以及知识图谱方向以及我们研究生的一门课 本节将从我的学习方式到英文文档如何学习以及如何处理问题,以及如何去研究及图论等角度来分析! 下面一起来学习新知识吧,记得打开你的python哦,哈哈,就是一篇python实战篇! 1.准备工作本节以python-igraph来学习与图论相关知识!【两个站】那么我们一起来安装一下,这里引入两个站。 2.学习方法【学习方法】之前有人在流群或者私下问我学习的方式,那么我现在告诉各位我的学习方法之一就是阅读官API,我看了一下这个官API,很详细,虽然是英文的,但是对于英文我们总不能躲避,而是顺其意 3.实战导包from igraph import * 版本igraph.

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    的进化(上)|需求演变与发展

    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。本文不讨论 Clubhouse ,想尝试从发展的角度聊聊的进化。? 所以我们可以知道,的演变是从人类之间的互动开始的,并且依托于彼此之间的会关系,产生了基于物质的需求以及精神的需求。直到如今,随着移动时代的不断深化,人们产生了对的第三个需求:信息需求。 二、信息时代下与娱乐的发展上文提到的人类对信息的需求是我们当下这个时代的产物。 在复制、拓展现实中的构与会关系的同时,新媒体自身作为一种新型会的属性也日益明晰,而线上、线下会之间的界限也越来越模糊,逐渐形成了某种意义上的虚拟会。 对“全真”还有一个更为全面的理解是“虚实合”。我的理解,这正呼应张正友博士提出的“虚实集成世界”。那什么是虚实集成世界?本文下篇会进行详细的介绍。小随着会演变和发展。

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    斋戒实验报告

    1.3研究路径既往研究中,与幸福感、孤独的关系已有不少探讨,但争议颇多,而对新形势下的疏离、分心等问题关照不足;国外对Facebook等平台的研究广泛,国内却缺乏对微信等平台的影响研究;研究方法较为限于量化调查 4.3 主观幸福感的小与讨论本章有两个数据层面的论:1.在本实验中,斋戒使被试的消极情绪降低,但积极情绪未改变。2.斋戒并未改变被试的生活满意度水平。 ——N君由于常常作为线下往的信息源或组织平台,斋戒也使被试错失了部分线下发生的机会。5.2.3 疏离感的小与讨论本章有一个数据层面的论:斋戒后被试的疏离感未发生改变。 6.3 工作投入的小与讨论本章的有一个数据层面的论:斋戒后被试的工作学习投入显著提升。质化研究对此有较好的印证:斋戒对工作投入的影响体现在专注度改善上,学生群体的提升率更高。 数据论④:斋戒后被试的工作学习投入显著提升。本研究进一步阐释了斋戒对幸福感、往和工作投入的影响,核心的研究发现汇总如下:?

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    FacebookR语言分析

    本文将基于facebook的好友关系数据,研究用户分布规律,并提供简单的好友推荐算法。 数据来源 KONECT1 http://konect.uni-koble...

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    SNAR语言分析

    KONECT【1】 http://konect.uni-koblenz.de/networks/facebook-wosn-links

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    系统设计:服务

    需求让我们设计一个类似Twitter的服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。难度:中等1.什么是Twitter? Twitter是一种在线服务,用户可以发布和阅读140个字符的短消息,称为“推文”。注册用户可以发布和阅读推文,但未注册的用户只能阅读推文。 用户通过其站界面、短信或移动应用程序访问Twitter。2.系统的要求和目标我们将设计一个更简单的Twitter版本,并满足以下要求:功能要求1.用户应该能够发布新的推文。 4.App server将合并所有果并再次对其排序,以将最重要的果返回给用户。 如果我们可以在tweed创建时间内合切分和Tweet创建时间呢?如果我们不单独存储tweet创建时间并使用TweetID来反映这一点,我们可以从这两种方法中获益。

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    PTA 图中点的“重要性”计算(30 分)

    7-12 图中点的“重要性”计算(30 分)在中,个人或单位(点)之间通过某些关系(边)联系起来。 他们受到这些关系的影响,这种影响可以理解为中相互连接的点之间蔓延的一种相互作用,可以增强也可以减弱。而点根据其所处的位置不同,其在中体现的重要性也不尽相同。 “紧密度中心性”是用来衡量一个点到达其它点的“快慢”的指标,即一个有较高中心性的点比有较低中心性的点能够更快地(平均意义下)到达中的其它点,因而在该的传播过程中有更重要的价值。 在有N个点的中,点v​i​​的“紧密度中心性”Cc(v​i​​)数学上定义为v​i​​到其余所有点v​j​​ (j≠i) 的最短距离d(v​i​​,v​j​​)的平均值的倒数:? 对于非连通图,所有点的紧密度中心性都是0。给定一个无权的无向图以及其中的一组点,计算这组点中每个点的紧密度中心性。

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    BZOJ1491: (Floyd 最短路计数)

    Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 64 MBSubmit: 2343  Solved: 1266Description在(socialnetwork)的研究中, 我们可以通过统计经过一个点v的最短路径的数目来衡量该点在中的重要程度。考虑到两个点A和B之间可能会有多条最短路径。 为点v在中的重要程度。为了使I(v)和Cs,t(v)有意义,我们规定需要处理的都是连通的无向图,即任意两个点之间都有一条有限长度的最短路径。 现在给出这样一幅描述的加权无向图,请你求出每一个点的重要程度。Input输入第一行有两个整数n和m,表示点和无向边的数目。在无向图中,我们将所有点从1到n进行编号。 所有数据中保证给出的无向图连通,且任意两个点之间的最短路径数目不超过 10^10Output输出包括n行,每行一个实数,精确到小数点后3位。第i行的实数表示点i在中的重要程度。

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    三国演义的建模

    当二者合,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:能不能用文本处理的方法,得到《三国演义》中的人物,再进行分析呢? ,standard_name=True)) 建模成功地把指称统一到标准的实体名以后,我们就可以着手挖掘三国的了。具体的建立方式是利用邻近共现关系。 这个背后的故事,是司马氏两代三人打败姜维率领的蜀汉群雄,又扫除了曹魏内部的曹家势力,终于登上权力的顶峰。动态 研究随时间的变化,是个很有意思的任务。 这里,我取10章的文本作为跨度,每5章记录一次当前跨度中的,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变化的动画。 今日,小辈利用python做的一番笑谈也就到此束吧……本文为简洁起见省略了一些细节代码,公众号后台回复“三国”或者“三国演义”可以获取本文代码地址注: 本文受到了数据森麟前面的 “水泊梁山“互联有限公司一百单八将内部

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    分析(Social Network Analysis in Python)①

    今天的是我们日常生活的一部分。 让我们学习如何使用在Python中可视化和理解 无处不在,道路媒体上的朋友和关注者以及办公室同事。 分析这些并根据这些做出明智决策的能力是一项对任何数据分析师都很重要的技能。 介绍首先让我们从的含义开始。 下面你会看到一个宝莱坞演员作为节点。 所以,我们可以看到Amitabh Bachchan和Abhishek Bachchan都与中的所有演员合作,而Akshay Kumar只与两个Bachchans合作。 这也是一个。 任何具有个人之间联系的,其中连接捕获它们之间的关系是。 分析这些可以让我们深入了解中的人,比如谁是真正的影响者,谁是最相关的,等等。 聚类系数 据观察,在中共享联系的人倾向于形成关联。换句话说,中存在形成集群的趋势。

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    早期了解Parler在线

    Parler是一种将其自身推广作为一项服务的替代性,它允许其用户“自由发言并公开表达自己的意见,而不必担心自己的观点被平台化”。 由于这一承诺,该平台在因违反服务条款而被主流停用的用户以及担心审查的用户中很受欢迎。特别是,这项服务得到了一些保守的公众人物的认可,鼓励人们从传统的迁移到那里。 在2021年1月6日的事件之后,Parler已逐步取消平台,其应用已从流行的手机商店中删除,整个站被其托管提供商关闭。 在本文中,我们提供了Parler的第一个数据驱动表征。 早期了解Parler在线 (CS).pdf译者:孙粼蔚

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    “互联+”下的新常态,从微博看2015发展趋势

    从“互联+”的角度看,及“互联+”,是会化行为的互联化,因此在一定程度上反映着线下真实的人类会构成。 事实上,国内发展了十几年,速度确实不够快。十年前以QQ为代表的即时通讯开启了的先河,但是那是的QQ还这是个流的软件。 的真正改变,是在2013年以后,移动互联打破了QQ砌筑的高墙,同时也肢解了原来的市场,成就了当前微信、微博、陌陌等群雄并立的面。 中国的因为各种因素是具备一定特色的,在相对开放但又足够限制的中国式里,微博的媒体、探索及商业化探索是前所未有的,可以说重构了的价值,同时也为更多研究“互联+”的相关人士提供了理论 见易财经:“互联+”下的新常态,从微博看2015发展趋势

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    微博变:下沉二三线,战未

    可是当这话是中国第二大微博的掌门人说的,你就得仔细琢磨一下了。是的,这就是前天和微博首席执行官王高飞聊天时,他当面对我讲的。不信?我给你数一数。 【战未束,足以容纳多个产品】是时候下一个明确论了。我认为,中国的互联并不像有些人说的已经发展成熟、江山划定,而是仍然处于圈地阶段,尤其是二三线城市。为什么? 这是因为人有着多重属性,熟人、生人、兴趣、就业等等,所以硅谷是非常热衷于做站的。中国目前移动主要是微信微博、QQ陌陌,这其中蕴藏着很大的机会。 【束语】我来一个三段论吧:互联的本质是“连接”,最有价值的是人和人的连接(),而任何人的连接是有多个路径的。 ,意味着难以迁移的关系链、极高的触发频率、连接无限可能(开放API引入第三方服务)。微信如日中天,微博、陌陌短短几年就上市,已经充分说明了产品的狂野想象力。

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    SNS的好友推荐算法

    中, 可以根据现有的图给用户推荐新的好友, 比如给用户推荐好友的好友。基于好友的好友推荐算法可以用来为用户推荐在现实会中相互熟悉而在当前中没有联系的其他用户。 综合和兴趣的好友推荐 不同的中人们的目的和侧重点往往是存在差异的, 因此, 人们通常在不同的站建立不同的关系。 所采集数据包括用户(关注关系)、用户行为(通知、转发和评论行为)以及用户关键词(关键词及其权重)。 从用户中随机选取5个较活跃用户作为种子, 采用宽度优先策略收集用户好友关系, 过滤掉好友数目少于5个和大于150的用户, 最终得到3 237个用户, 以此模拟一个小型的。 平均每个用户关注13.4个人, 为非常稀疏的好友, 稀疏度99.6%, 表现出明显的数据长尾性。根据以上获得用户列表, 分别从用户行为和用户关键词中提取出相关用户的行为和关键词。

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    使用Python和SAS Viya分析

    本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的果。这个有194个节点和273个边,代表药物、使用者之间的联系。 图形布首先,我们将可视化,以基本了解其构和大小。我们将通过力导向算法来计算顶点的位置。Hypergroup还可以用于查找群集,计算图布以及确定度量标准,例如区和中心性。 区检测为了了解中用户的关系,我们将分析个人所属的区。区检测或聚类是将划分为区,使区子图中的链接比区之间的链接更紧密地连接。 中心性分析分析中心性有助于确定谁在中很重要。重要人物将被很好地联系起来,因此对中的其他个人具有很高的影响力。就我们针对而言,这将表明潜在的病毒传播和个人的相关风险行为。 以下代码过滤并渲染了区2的,仅使我们对该子有了更好的可视化。?上面的示例使用了标准的二维导向图布。在更复杂的情况下,可能还需要在分析构时考虑使用其他维度。 ?----?

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    卡脖子?特朗普「很大」的自建平台上线

    在承诺推出自主媒体几个月后,终于!前美国总统川普在周二为他的站推出了一个新板块「来自川普办公桌的声音」(From the desk of Donald J. 但是,无论果如何,都有一件事是肯定的:它将激怒许多美国人,甚至更多的人将对媒体上政治和解的前景感到无助。 随着时代的来临和媒体的出现,新媒体的影响力日益扩大,形成传统主流媒体之外的新兴力量,有人因此把它称为「第五权」(Fifth Estate)。但显然,媒体是一把双刃剑。 2019年10月17日,Facebook扎克伯格在乔治城大学发表演讲就提到了「第五权」:人们有了大规模表达(意见)的权力,是今天世界上的一股新力量,也即与会其他权力构并列的「第五权」。 法国数字部部长就美国媒体禁言总统发表讲话:「将尽快出台法律,束数字寡头无法无天、不受节制的状态。」在川普被禁言时,也有人称「他们怎么可以单方面决定封锁一个粉丝8千万的博主?」

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