在数据可视化领域，关系网图是一种强大的工具，可以展示实体之间的复杂关系。Pyecharts 是一个基于 Echarts 的 Python 可视化库，提供了简单而强大的接口，使得绘制关系网图变得轻松而愉快。本文将介绍 Pyecharts 绘制多种炫酷关系网图的参数说明，并通过代码实战演示如何创建令人印象深刻的关系网图。
作为一个前端，说到可视化除了听过 D3.js 的大名，常见的可视化库还有 ECharts、Chart.js，这两个库功能也很强大，但是有一个共同特点是封装层次高，留给开发者可设计和控制的部分太少。和 EChart、Chart.js 等相比，D3.js** 的相对来说自由度会高很多，得益于 D3.js 中的 SVG 画图对事件处理器的支持**，D3.js 可将任意数据绑定到文档对象模型（DOM）上，也可以直接操作对象模型（DOM）完成 W3C DOM API 相关操作，对于想要展示自己设计图形的开发者，D3.js 绝对是一个不错的选择。
导语：最近两年，自注意力机制、图和关系网络等模型在NLP领域刮起了一阵旋风，基于这些模型的Transformer、BERT、MASS等框架已逐渐成为NLP的主流方法。这些模型在计算机视觉领域是否能同样有用呢？近日，微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员胡瀚受邀参加VALSE Webinar，分享了他们最近的一些相关工作。他们的研究以及同期的一些其它工作表明这些模型也能广泛地用于视觉基本元素之间关系的建模，包括物体与物体间、物体与像素间、以及像素与像素间的关系，特别是在建模像素与像素间关系上，既能与卷积操作形成互补，甚至有望能取代卷积操作，实现最基本的图像特征提取。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架，用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中，设计你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理，保证了数据的安全性。
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
来源：AI前线 本文约3500字，建议阅读7分钟 本文为你介绍图数据库作为复杂关系网络分析的一个强有力的工具在微财风控系统中的探索和应用。 近年来随着监管力度的不断提升，金融机构业务的不断发展，交易方式越发便利的背景下。客户、账务、资金等关系也越发复杂，黑产也更加隐蔽，对内部风控要求也在不断加强。传统的关系型数据库在这种复杂的关系网络上发挥的效果越发有限，在多维度的查询上很难在合理的时间内返回结果。图数据库作为复杂关系网络分析的一个强有力的工具，如何高效的发挥其在高性能、高扩展、高稳定性方面的能力，显得至
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Luca Rossi 等人最早讨论了多层网络的可视化策略，他们认为虽然有部分学者逐渐集中到多层网络的研究分析上来，但目前还没有针对这一内容提出专业的可视化方法，而解决当前问题的方案只能依靠传统的方法。
在FICO模块中，经常会用到椒盐替代 校验替代是最常用的功能之一 下面有一张OB28涉及到的关系网 可供参考 在FICO模块中，经常会用到椒盐替代 校验替代是最常用的功能之一 下面有一张OB28涉及到的关系网 可供参考 在FICO模块中，经常会用到椒盐替代 校验替代是最常用的功能之一 下面有一张OB28涉及到的关系网 可供参考 image.png
近年来搞金融诈骗的越来越厉害啦，除了团伙化、组织化的趋势，有的居然每个月还有固定的推广费呢。那么，如何从数据的角度去鉴别诈骗团伙呢？以下这篇文章，介绍了如何利用关系网络，通过无监督学习算法，挖掘诈骗团伙的特征，从而识别诈骗团伙的反欺诈技术。
最近发现一篇关于使用Chrome进行调试和优化的文章，写的特别全面和友好，虽然Chrome版本比较老了，但是和现在的功能基本没有大变化，还是非常值得参考的。下面是原作者的连接，但是已经打不开了
在找到实体与值对象后，我们就需要进行对象之间的关联设计。 1.关联尽量少，不要形成复杂的关系网。复杂的关系网不利于划分边界，理解与维护对象，同时对性能也有不利影响，通常关系只找出在整个业务生命周期都需要存在的关系。比如一个订单项需要关联到产品，但是仔细分析，一个订单项并不需要再整个业务生命周期都需要存在关系，订单项只需要在创建的那个时间点获得产品的价格与产品的名字而已，为了能够通过订单项看到产品的一些其他信息，可以在订单项上再保留一个产品的ID。 2.关联尽量保持单项，并且在建立关联时，考虑是否有一些关联的
接下来我们就开始今日的主题：自我学习，最少的样本去学习。听到这个，大家会想到剪枝、压缩神经网络。今天这个更加有趣，现在我们开始欣赏学术的盛宴！
开发者职业生涯初始你可能会觉得有点害怕。你将面临许多未知的挑战、要学习很多东西，还要做出很多艰难的抉择。有时我们可能会选错。这是很正常的，当我们面对这种情况时不要自责。
六人定律，相信大家一定都不会陌生。简单的说，你只需要通过6个人，就可以认识到世界上所有的人。足以说明，世界就像一张网，任何事物之间都能找到关系。
在上篇文章中（D3.js 力导向图的显示优化），我们说过 D3.js 在自定义图形上相较于其他开源可视化库的优势，以及如何对文档对象模型（DOM）进行灵活操作。既然 D3.js 辣么灵活，那是不是实现很多我们想做的事情呢？在本文中，我们将借助 D3.js 的灵活性这一优势，去新增一些 D3.js 本身并不支持但我们想要的一些常见的功能。
方法非常简单通用，但效果很不错，在少样本学习及零样本学习的几个基准数据集上都取得了相当好的结果。
前言 需求：如果一个用户使用了某个手机，这个手机上登录过其他的用户，那么这些用户是有关系的，同样用户关联到的用户又可以通过手机关联到其他用户 这样就构成了一个强大的关系网。现在给出用户与手机登录关系表，请找出所有的用户是有关系的。 问题分析 整个用户手机关系网拓扑图如下图所示： 从图中可以发现，找到有关系的关联的用户，就是要找出上面无向图的所有联通分支。比如上图有两个联通分支。 测试数据集 对应上图，测试数据集合如下： image.png 希望的输出结果为所有关联的用户对应同一个ID。 测试代码
对于前段时间流出的QQ群数据大家想必已经有所了解了，处理后大小将近100G，多达15亿条关系数据（QQ号，群内昵称，群号，群内权限，群内性别和年龄）和将近9000万条群信息（群号，群名，创建时间，群介绍），这些数据都是扁平化的2维表格结构，直接查询不能直接体现出用户和群之间的直接或者间接关系。通过数据可视化，可以把扁平结构的数据作为点和线连接起来，从而更加直观的显示出来从而进行分析。 d3.js是一个近年来推出的基于javascript的数据展示库，全称为Data Driven Document， 在浏览器
本文节选自《Netkiller Architect 手札》 4.21. SNS 数据库设计 这里讲解SNS交友社区的数据库设计与实现 我们要实现下面几个功能 朋友之间的关系，多对多关系 朋友之间的维度，如3度4度.... 朋友的查找 CREATE DATABASE `sns` /*!40100 COLLATE 'utf8_general_ci' */ 4.21.1. people 表 people 是存储人，你可以用为user,member都可以 CREATE TABLE `people` (
在之前的文章中，我们分别构建了产业链关系网络、供应链关系网络和新闻共现关系网络，都做了图聚类，并分析了各类关系下和集群内外股票间收益率相关性，最终也都得出了“关联股票比非关联股票表现出更强相关性，集群内股票比集群外股票也表现出更强相关性”的结论，三大网络关系和三大集群属性能提供有用的增量信息。本文将进一步以这些集群属性为预定义概念，借助 HIST模型提取集群的共有信息用于预测股票未来收益。
大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中，互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域：实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构，更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模，并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高，比如说在转账的时候，我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险，要求响应速度非常的高，才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者，“但在
在计算机软件的世界里，一切都是虚拟的。一切皆是映射关系的存在。无论 OOP、FP。
第一步，以一个给定的明星 uid 为起点，爬取它的关注，接着爬关注的关注...从形式上看是一个递归的网络，所以设计了一个递归的爬虫，可以指定抓取指定的层数，断网或其他出错可以从上次爬到的地方继续；一般来说 3 层就非常多，以一个明星关注 100 个明星为例，第一层只有起点明星，第二层有 100 个明星，第三层就有 10000 个明星了，我使用杨幂的 uid 为起点，抓取 3 层网络，实测抓到了 2w+ 明星，20w+ 对明星关注关系，最后随机抽了 5000 条关注关系，2000 余明星。
复杂系统无处不在。无论是连接城市的庞大道路网络，还是社交媒体平台上错综复杂的社交关系网络，网络在塑造我们的世界中发挥着重要作用。在本文中，我们将探讨复杂系统的概念以及网络是如何成为其运行核心的。
进行这十三个人物在整本书的出场率统计还是比较简单的，我们只需要在分词结束和统计相关人物出现的频率。值得注意的是，有两个因素可以影响最后的统计准确性：
此文将互联网中的Web Services以通用低成本的方法进行了分布式。具体方法为先通过降低Web Services过程间的耦合，再以写入的数据作为并发依据，用于判定不同Web Services过程能否进行分布式。最终依据判定可以灵活的将不同Web Services过程分布到硬件集群中的方法。
数据猿导读 2003年以来我国经济的快速增长，国内信用消费环境的日趋成熟，我国信用卡市场近几年得到了爆炸性的大发展。根据中国银行业协会统计，信用卡欺诈损失排名前三类型为伪卡、虚假身份和互联网欺诈。 本
数据猿导读 随着大数据处理技术的逐步成熟和广泛应用，金融机构根据业务发展需要，开始尝试采用大数据和复杂网络技术来建立便捷性、直观性和快速反应的企业关联查询生产系统的研究。 本篇案例为数据猿推出的大型“
据世界银行和联合国估计，当今世界上大约有20亿人没有银行账户或者未享受银行服务。我们更喜欢使用“金融服务荒原”这一表达，因为仅仅有一个银行账户并不能保证获得金融服务。据我们估计，在全球范围内未能享受金融服务的人数可能超过40亿。
意图：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。中介者使各对象不需要显示地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。
Spring Framework，作为一个应用框架，官方的介绍如下： The Spring Framework provides a comprehensive programming and configuration model for modern Java-based enterprise applications - on any kind of deployment platform. A key element of Spring is infrastructura
作者：Rasmus Berg Palm、Ulrich Paquet、Ole Winther
今天辰哥来教大家从一本小说/名著里面提取出人名，并对人名之间的关系进行统计（同一段里面人名两两出现），根据人名之间的关系进行绘制关系图--gephi
本文介绍了HT for Web在3D Web场景下的应用，并分析了基于Web的3D引擎在HT for Web中的实现。通过一个具体的实例，展示了HT for Web在3D Web场景下的应用效果。同时，文章还探讨了在3D Web场景下，HT for Web的性能和内存优化问题。
现实生活中存在各种各样的网络，诸如人际关系网、交易网、运输网等等。对这些网络进行社区发现具有极大的意义，如在人际关系网中，可以发现出具有不同兴趣、背景的社会团体，方便进行不同的宣传策略；在交易网中，不同的社区代表不同购买力的客户群体，方便运营为他们推荐合适的商品；在资金网络中，社区有可能是潜在的洗钱团伙、刷钻联盟，方便安全部门进行相应处理；在相似店铺网络中，社区发现可以检测出商帮、价格联盟等，对商家进行指导等等。总的来看，社区发现在各种具体的网络中都能有重点的应用场景，图1展示了基于图的拓扑结构进行社区发现的例子。
本文介绍了HT引擎的Graph3dView组件在浏览器中WebGL内存泄漏的解决方案。作者通过在HT引擎中添加一个自定义的内存管理类，在Graph3dView组件中实现对象的创建和销毁，从而解决了浏览器中WebGL内存泄漏的问题。同时，作者还介绍了该解决方案在实际项目中的应用，并通过实例来证明其有效性。
上篇我们通过定制了CPU和内存展示界面，体验了HT for Web通过定义矢量实现图形绘制与业务数据的代码解耦及绑定联动，这类案例后续文章还会继续以便大家掌握更多的矢量应用场景，本篇我们先切换个话题，谈谈模型-视图-事件之间的关系。 图形组件设计架构上主要就是在规划Data模型，View视图和Event事件之间的关系，这些年业界逐渐将各种GUI设计模式提炼成理论归类，MVC、MVP和MVVM的主要大类常被统称为MV*，有很多文章进行各种设计模式的定义和比较，本篇不打算深入展开理论的讨论，不同图形组件设计架构
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51436643
图用来模拟不同东西是如何连接的。比如，在一个游戏中，模拟谁欠谁钱。如 Alex 欠 Rama 钱，将会如下所示：
按照官网的介绍，NebulaGraph Algorithm是一款基于GraphX 的 Spark 应用程序，通过提交 Spark 任务的形式，使用完整的算法工具对 NebulaGraph 数据库中的数据执行图计算。
目前，市场上的企业查询类公司不在少数，但大部分企业都是简单展示所要查询的企业数据，只有少数公司可以查询企业、人物的关联信息，天眼查就是少数公司中的一家 来源：数据猿 记者：春夏 目前，市场上的企业查
在当今快速发展的信息时代，知识已经成为组织和个人成功的关键因素。然而，知识不仅仅是一种可以轻易获取和传播的商品，它是一种复杂的资产，需要通过特定的过程和机制来创建、共享和利用。这就是SECI模型发挥作用的地方。SECI模型是一种知识创造模型，由野中郁次郎在1990年提出，并由竹内弘高进一步完善。该模型解释了隐性知识和显性知识如何转化为组织知识。
https://www.groundai.com/project/unsupervised-learning-of-latent-physical-properties-using-perception-prediction-networks/
随着多终端、多平台、多业务形态、多技术选型等各方面的发展，前后端的数据交互，日益复杂。
随着大数据时代的来临，传统SQL方式在处理海量数据的N度关联关系时显得力不从心。图计算技术因其优越性开始崭露头角，尤其在金融领域、广告推荐等实际场景中迅速落地。本文将深入探讨图计算，以Spark GraphX为例，展示其在任务关系网处理中的应用。我们将从代码解析、运行实例出发，进一步展望图计算在未来的应用场景和其在国内的发展现状。
其实这个很好理解。比如说知乎，一个大V有100W粉丝，从这个大V出发，抓取粉丝的粉丝，一直循环下去。（可能是个死循环）
中介中心性（Betweeness Centrality），又叫中间中心性，中间性，居间中心性等等。以下是学者们对中介中心性的解释。 中介中心性主要是由美国社会学家林顿·弗里曼（Freeman，1979）教授提出来的一个概念，它测量的是一个点在多大程度上位于图中其他“点对”的“中间”。他认为，如果一个行动者处于多对行动者之间，那么他的度数一般较低，这个相对来说度数比较低的点可能起到重要的“中介”作用，因而处于网络的中心，根据这个思路就可以测量点的中间中心性。[1] 居间中心性建立在以下假设基础上，即一个人如果可把持传播通道的话，则他可能会获得更大的权力。在下图中，节点D很明显处于一个权力位置——节点A、B、C与E、F、G之间所有的信息流通都要通过D。这种传播瓶颈的位置可能是危险的，无论如何——它也可被解释为相当大的压力。居间中心性的另一个重要作用就是它能够分辨出谁是“跨界者”（boundary spanners）——那些在两个或多个团体中扮演着不可或缺的桥梁作用的个体。比如：一个在计算机科学学术世界和音乐世界的跨界者，而我则是在计算机科学方面（获得了博士学位）和长期从事爵士和摇滚伴奏领域的跨界者。[2] 点的中心性是一个用以量化点在网络中地位重要性的图论概念。中间中心性是常用来进行中心性测度的指标，它是指网络中经过某点并连接这两点的最短路径占这两点之间的最短路径线总数之比。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
