前言 随着近几年关于复杂网络(Complex network)理论及其应用研究的不断深入,已有大量关于复杂网络的文章发表在Science,ature,RL,NAS等国际一流的刊物上,侧面反映了复杂网络已经成为物理界的一个新兴的研究热点。人们开始尝试应用这种新的理论工具来研究现实世界中的各种大型复杂系统,其中复杂系统的结构以及系统结构与系统功能之间的关系是人们关注的热点问题。[1] 在自然界中存在的大量复杂系统都可以通过形形色色的网络加以描述。一个典型的网络是由许多节点与节点之间的连边组成,其中节点用
从随机网络到无尺度网络,复杂性蕴含于万物之间的链接,我们看到在网络中,表面的无序和深层的有序共存。网络普遍具有先发优势、适者生存、健壮和脆弱并存的特点,枢纽节点和层级结构在各种网络中广泛存在。这些复杂网络的规律,成了我们今天高效利用大数据,进而发展人工智能的一把钥匙。本篇文章的思想核心是:链接是无处不在的,复杂网络的本质是无尺度网络。充分理解网络无尺度的特点,对于我们理解和分析各种复杂事物大有裨益。抓住复杂网络中的枢纽节点,是我们处理复杂数据的基本原则,也是人工智能背后的深度神经网络的重要基础。
在网络理论 的研究中,复杂网络是由数量巨大的节点 和节点之间错综复杂的关系共同构成的网络 结构。用数学的语言来说,就是一个有着足够复杂的拓扑 结构特征的图 。复杂网络具有简单网络,如晶格网络 、随机图 等结构所不具备的特性,而这些特性往往出现在真实世界的网络结构中。复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点,与现实中各类高复杂性系统,如的互联网 、神经网络 和社会网络 的研究有密切关系。
本文从复杂网络的研究简史出发,简单介绍了复杂网络的基本特征、几种基本的网络模型、网络挖掘方法以及在信贷反欺诈中的应用。
你总是要先扛过沮丧的今天,才有真实可期的明天.成年人的世界向来没有容易二字.总有一个时刻,在你或长或短的生命里,一定至少有一个夜晚,你站在窗前,看着窗外的世界,觉得无比沮丧,但是你可以选择拥抱光明,允许自己有沮丧和疲惫的权利,但不忘保持战斗力.嘴上喊着丧,却没有停止脚步,唯有化沮丧为力量,坚持向前走,才能将今日的丧,蜕变成明日的喜.这就是平凡如你的不平凡之处.
钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义:具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。
以 当人们在讨论 ChatGPT 时,都在讨论什么 中共享的 ChatGPT.csv 数据集为例,只需要在上面的网页中上传这个 csv 文件,就能实时生成 这个 ChatGPT 帖子讨论中的 hashtag 话题和 user 人物共现可视化矩阵,结果文件为 Gephi 所需的 nodes.csv 和 edges.csv 和前 Top-N 权重连边的 NxN 矩阵 csv,以及网络可视化图 html 文件。
典型的网络是由节点与连接两节点的边组成,现实生活存在大量复杂系统可通过网络加以描述,比如社交网络、电力网络、交通网络等。
本文主要包含两个部分: 1.networkx的安装以及校园网络拓扑图的绘制。这一步骤有固定生成节点的位置,添加节点的自定义图标的功能实现。 主要函数为: G.add_nodes_from(nodes=nodes_list,pos=pos) G.add_node(“信息中心”, image=images[“router”])
◆ ◆ ◆ 导读 你是否有过这样的经历——在火车上或者飞机上,遇到一个陌生人,因为排遣旅途中的无聊时光,你们聊了起来,后来越聊越嗨,最后你们发现竟然会有共同的朋友。 原来周围的人际圈子真小,你会不由得
数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。广义的“预测”即包含预测事物未来走势,也包括预测事物之间隐藏的关联。
人工智能是一门非常复杂、庞大的科学,其中的机器学习、深度学习等细分学科是当下的研究热点。从1956年至今,无数科学家历经艰辛与坎坷,终于让人工智能迈出了属于全人类的一大步。从科学的角度来说,当今的人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法技术应用系统的一门科学。这门学科的研究范围包括语言识别、图像识别、专家系统和我们最熟悉的机器人等。
上述意义是:该文件(400多M)被划分成了四个block,400/3=3.x 应该是4个block,正确无误 另外,当前块的所在节点为hadoop01,02,04,即此处是容错的三副本,这里可以优化一下,虚拟机小集群其实可以改为1,即取消副本,减少存储开销。
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/o-P9EUMPbAZlTwbykBioPQ
关于【数据分析小组】的事宜请见文末。 最近在撸复杂网络,刚刚入门,把总结的一些信息跟大家分享一下: 一、什么是复杂网络 复杂网络就是比较复杂的网络(-_-!!),比如人际关系网: (我也不知道什么电
对于电商平台和社交平台为主的平台业务,其安全涉及方方面面,常见的如刷单、黑灰产。本文以 Louvain、FRAUDAR 和 CatchSync 这三种典型的复杂网络算法(基于图的挖掘算法)为例,结合实际业务场景,包括交易、社交和直播等互联网平台的核心业务,介绍复杂网络算法在平台业务安全中的应用实践,为互联网平台对抗黑灰产提供一些可借鉴的经验。
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“
今天我们来聊聊 Networkx,这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
在IJCAI-2019期间举办的腾讯TAIC晚宴和Booth Talk中,来自TEG数据平台的张长旺向大家介绍了自己所在用户画像组的前沿科研结果: 1. 非监督短文本层级分类; 2. 大规模复杂网络挖掘和图表示学习。 其所在团队积极与学术界科研合作,并希望有梦想、爱学习的实力派加入,共同研究和应用半监督/弱监督/无监督学习、小样本学习、大规模复杂网络挖掘和图表示学习等做大数据挖掘。 科研结果1:非监督短文本层级分类 首先以下用户和AI算法的对话,显示了现实业务中使用现有监督文本分类算法的遇到
•一、超级节点 •1.1 超级节点概念 •1.2 从图数据网络中寻找超级节点•二、与超级节点相关的关键问题案例•三、模拟超级节点 •3.1 服务器资源 •3.2 构建模拟数据的图数据模型 •3.3 模拟超级节点的数据规模•四、超级节点建模优化 •4.1 关系结构优化方案 •4.2 标签细分遍历图可减少节点规模•五、增删改操作优化 •5.1 服务器优化 •5.2 图库配置优化 •5.3 JVM调优 •5.4 批量操作 •5.5 服务器端操作文件•六、检索效率提升 •6.1 查询优化 •6.2 预热数据 •6.3 图数据库索引 •6.4 图数据库全文检索lucene接口 •6.5 图数据库全文检索集成Elasticsearch •6.5.1 数据同步-关联存储 •6.5.2 数据同步-监控程序同步 •6.5.3 Elasticsearch调优•七、自规避路径查询 •7.1 查询场景案例 •7.2 自规避查询实现
| 导语 Angel是腾讯首个AI开源项目,2019年在基金会的孵化过程中,完成了3.0版本的发布,并于同年在基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel提供了全栈的机器学习能力,并致力于解决高维稀疏大模型训练及大规模图数据分析的问题。 我们看到在万物互连的复杂网络世界,现实中许多问题也可以抽象成图来表达,而金融支付、安全风控、推荐广告、知识图谱等业务积累了大量的图数据,亟需借助传统图挖掘、图表示学习和图神经网络等图分析技术,从海量关系结构的数据中挖掘丰富的信息,以弥补单点分析
最近发现一个特别好用的python库,能够绘制精美的关系图,俗话说有好东西要学会分享,所以袁厨就肝了这篇文章,大家可以参考一下。
承接前一篇文章,接下来我们利用复杂网络理论对相关网络数据进行深入的分析。在网络分析中的节点度(node degree)是指和该节点关联的边的条数,或者说连接的个数,又称关联度;显然网络节点越多,节点度越大,为了去除网络规模的影响,使得不同网络可以相互比较,可以使用度中心性(degree centrality)概念。度中心性是在网络分析中刻画节点中心性的最直接度量指标,其值为该节点节点度除以该节点最大可能节点度,也即该节点实际连接数占与其他节点可能连接总数目的比例,如下所示:
利用在上一期【推送】中微博关键词爬虫,爬取了超过 4000 条微博数据,每条数据 18 个字段,这一期,我们来看看对这份数据的数据分析。包含常规可视化和复杂网络建模两部分,也许值得一个收藏、转发。
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响,其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降,以及疫情区域的航空网络状态的变化(点击文末“阅读原文”了解更多)。
网络簇结构(network cluster structure)也称为网络社团结构(network community structure),是复杂网络中最普遍和最重要的拓扑属性之一。网络簇是整个网络中的稠密连接分支,具有同簇内部节点之间相互连接密集,不同簇的节点之间相互连接稀疏的特征。
互惠性指的是网络中成员之间的关系是否具有相互性,也就是说任何一对成员之间是否相互“选择”,是否为邻接点。
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。
原文链接:https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/107830112 创作不易,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途,违者必究。
眼看着就要到「双 11」就要到了,对于广大网购爱好者来说那绝对是不可错过的狂欢时刻!当今网购之所以如此火爆,不仅仅是营销策划的作用,智能化的搜索推荐技术也可以说是功不可没。它能把你日思夜想或者潜意识中动过购买念头的商品通通推送到你的面前,甚至会让人有一种冥冥自有天意、不买对不起上苍的感觉。而这背后往往都会有深度学习领域中个性化推荐模型发挥着威力。为了能够更准确的预知用户的内心需求,快速训练出效果良好的推荐模型并尽快部署上线,成为了各大网购业务相关企业的共同追求。
2018 年 4 月 23 日至 27 日,第 27 届国际万维网会议(26th International World Wide Web Conference) 在法国里昂举行。斯坦福大学SNAP组
NetworkX 是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图;内置许多标准的图论算法,节点可为任意数据;支持任意的边值维度,功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构,建立网络模型,设计新的网络算法,绘制网络等等。
AI 科技评论按:以 Facebook、Twitter、微信和微博为代表的大型社交网络的快速发展,产生了海量体现网络结构的数据。如何用合理的方式表示这些数据是网络挖掘的关键问题,本文探讨的就是网络的表示学习问题。 在近期 GAIR 大讲堂举办的一期关于网络表示学习的直播中,来自浙江大学本科三年级的冯瑞同学讲解了关于网络表示学习的相关知识,以及他最新入选 AAAI 2018 的一篇论文的主要内容。本文根据冯瑞同学的直播分享整理记录,有删减,推荐大家点击阅读原文观看 GAIR 大讲堂提供的视频回放。 冯瑞,浙江
由香港大学CVMI Lab和牛津大学合作提出了一种点云上具有动态内核组装的位置自适应卷积——PAConv: Position Adaptive Convolution with Dynamic Kernel Assembling on Point Clouds,论文已被CVPR2021接收。
本文是其中第一篇,介绍了图的一些基础知识并给出了 Python 示例。更多文章和对应代码可访问:https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials。
这一年来一直在做高效网络设计的工作,2018年即将结束,是时候写一篇关于高效网络设计的总结。
随着业务规模和复杂性的不断增长,分布式计算成为了数据持久化、运算高性能的必要选择,然而,分布式多机器、多集群的协作成为了一个问题,如何让规模巨大的多机器甚至多个集群协同工作呢?又如何避免集群中单台机器的增加、删除、变动而对集群造成的巨大影响呢? 解决问题的方法就是抽象化的分布式架构,通过代理的方式让客户端与服务端解耦,使各种突发事件能够被透明化的解决,同时,服务的调用者期望服务对他而言足够简单,最好是像调用本地服务一样简单,各种分布式架构应运而生,Broker 就是其中的一个。
在当今信息爆炸的时代,网络数据量呈指数级增长,了解和分析这些数据对于许多领域的决策制定至关重要。可视化是理解和解释大量数据的强大工具之一,而Python作为一种流行的编程语言,提供了丰富的库和工具来进行网络数据可视化。本文将介绍一些使用Python进行网络数据可视化的方法与技巧,并提供相应的代码实例。
作者:hunteryu,腾讯 WXG 后台开发工程师 Plato 简介 腾讯高性能图计算框架 Plato 图作为一种表示和分析大数据的有效方法,已成为社交网络、推荐系统、网络安全、文本检索和生物医疗等领域至关重要的数据分析和挖掘工具。例如,定期对网页进行影响力排序以提升用户的搜索体验;分析庞大的社交网络结构以便精准地为用户推荐服务;通过子图匹配等方式了解蛋白质间的相互作用从而研制更有效的临床医药。 Plato 是腾讯图计算 TGraph 整合腾讯内部图计算资源,打造的业界领先的超大规模图计算平台
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响,其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降,以及疫情区域的航空网络状态的变化。然而,航空网络的时空演变以及疫情对整体和局部网络的影响尚不清楚,需要进一步探索。为了弄清楚COVID-19对全球航空网络有什么样的影响,以及这次事件对它的影响程度,我们研究了二者之间的关系,并揭示了其潜在的模式规律。
机器之心专栏 机器之心编辑部 美国物理学会院士 Barabasi 教授在其 2012 年发表于 Nature Physics 的文章中指出:「21 世纪将是网络理论的世纪,它正在形成的理论和算法框架将成为许多研究与应用领域的新的驱动力。」 大量研究显示,复杂网络普遍具有一些显著的统计特性,比如小世界效应、无标度分布、网络弹性等。尤其是,Girvan 和 Newman 发现了复杂网络的另一个重要统计特性——社团结构,即网络通常会由一些稠密相连的结点簇组成。自此,学术界掀起了对复杂网络社团结构的研究热潮。 本文
图结构:是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中,任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的,图中任意元素之间都可能相关。
当IT(Information Technology)向DT(Data Technology)演进时,所有商业实践都会被重塑。金融企业数字化转型需要夯实基础设施,让企业的IT、DT等系统得以升级和改变,进而融入企业的业务创新、运营管理与金融服务等环节,让企业经营可以变得更加敏捷、轻松。
进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造的过程,那么到这个阶段,应该跃过了模仿和追随的阶段,进入了创造的阶段。从这个境界开始,讲述的问题可能不再有答案,更多的是激发大家一起来思考。
图机器学习 2.1 Properties of Networks, Random Graph
【新智元导读】因为在人工智能等方面的突破性研究荣获图灵奖的赫伯特·亚历山大·西蒙(Herbert Alexander Simon)曾就幂律及其产生机制的问题与被誉为分形理论之父的伯努瓦·曼德勃罗(Be
近年来,深度学习在工业领域的应用越来越广泛,不但提升了企业的自动化生产效率,还为企业的重要决策提供了数据支撑,AI正逐步改变人们的生活和生产方式。由于深度神经网络计算复杂度高、参数量大,极大限制了模型的部署场景,尤其是移动嵌入式设备端。因此模型小型化技术成为最近几年学术界和工业界研究的热点。
本发明涉及数据挖掘技术领域,尤其涉及一种基于Louvain算法的社区发现方法及一种基于Louvain算法的社区发现系统
总的数据有 30396 条,站名称缺失了 5 条,纬度(分)缺失了 1 条,经度(分)缺失了 38 条,为了处理方便,直接把有缺失值的行删除。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云