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The Quora Topic Network(下)

为我们的网络确定的最简单的度量之一是每个节点的indegree。这只是指向节点的链接的权重的总和。在我们的例子中,这对应于我们在上一节中定义的入站链路权重的总和。虽然我们的加权程序使这个棘手的数量有直观解释,加权indegree确实有它的优点,它捕获我们需要的所有效果。如果问题 - 主题关联和策展确实创造符合我们直觉预期的主题层级,则主题有机会通过至少两个不同的机制获得大的indegree。像“职业建议”这样的话题可能有很大的不确定性,因为小的概念重叠(和罕见的cocitation)与大量的其他话题;同时,像物理学这样的主题也可能由于与其子学科的非常强的重叠(因此,频繁的cocitation)具有大的indegree。相反,非常具体的子主题如羚羊将有小的indegree。在将来,当Quora更大时,由于当前缺少的主题(如羚羊解剖)的存在,羚羊主题将获得更高的indegree,但是在适当策划的主题层级中,其indegree将总是保持低于例如动物。

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KMEANS均值聚类和层次聚类:亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析和选择最佳聚类数|附代码数据

《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告,该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中,我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区,并通过查看每个国家的阶梯得分,社会支持,健康的期望寿命,自由选择生活,慷慨,对腐败的看法以及人均GDP,来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法,即k均值和层次聚类,以及轮廓分析来验证每种聚类方法(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。

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深度学习和拓扑数据分析的六大惊人之举

假如你有一个一千列和一百万行的数据集。无论你从哪个角度看它——小型,中型或大型的数据——你不可能看到它的全貌。将它放大或缩小。使它能够在一个屏幕里显示完全。由于人的本质,如果能够看到事物的全局的话,我们就会有更好的理解。有没有办法把数据都放到一张图里,让你可以像观察地图一样观察数据呢? 将深度学习与拓扑数据分析结合在一起完全能够达到此目的,并且还绰绰有余。 1、它能在几分钟内创建一张数据图,其中每一个点都是一个数据项或一组类似的数据项。 基于数据项的相关性和学习模式,系统将类似的数据项组合在一起。这将使数据

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深度学习和拓扑数据分析的六大惊人之举

假如你有一个一千列和一百万行的数据集。无论你从哪个角度看它——小型,中型或大型的数据——你不可能看到它的全貌。将它放大或缩小。使它能够在一个屏幕里显示完全。由于人的本质,如果能够看到事物的全局的话,我们就会有更好的理解。有没有办法把数据都放到一张图里,让你可以像观察地图一样观察数据呢? 将深度学习与拓扑数据分析结合在一起完全能够达到此目的,并且还绰绰有余。 1、它能在几分钟内创建一张数据图,其中每一个点都是一个数据项或一组类似的数据项。 基于数据项的相关性和学习模式,系统将类似的数据项组合在一起。这将使数据

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一种基于力导向布局的层次结构可视化方法

在数据结构优化管理的研究中,传统的力导向方法应用于层次结构数据的展示时,会存在树形布局展示不清楚的问题。为解决上述问题,通过层次数据特征分析,提出了一种面向层次数据的力导向布局算法,将力导向布局中不同层次的边赋予不同初始弹簧长度,以解决层次数据中结构信息展示不清楚的问题,然后结合层次上下行、Overview+Detail等交互技术,通过与气泡图的协同,清晰展示层次数据的内容信息,从结构和内容角度对层次数据进行可视化和可视分析。实验表明,能够有效提高层次结构数据的展示能力,最后应用于农产品中农残检测结果数据的分析和观察,取得良好效果。

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