通过时间、距离约束过滤路段 公交车的上下情况 分割段 行程内转移 CRF条件随机场 观察序列-隐藏序列 xi=(li,li+1) S={l1,l2,l3,…} 通过标记数据足够多的CRF序列，使用EM算法或梯度法来训练 对数似然函数： L(λ,D）=log(p|x)- / 地点类别补全：通过访问时间的、访问次数、时间-次数分布、访问时间间隔、停留时间、访问人流量等特征去识别地点类别。挖掘模式。（显性模式） 任意两个地点i,j分别对用户-地点、时间段-地点二部图运用带重启动的随机游走获得相关性为r(i,j)t r(i,j)u，用线性加权的方式进行融合。（隐性模式）
首先这里涉及到序列推荐的概念：序列推荐就是根据用户的历史行为来预测用户的后续交互。现存两个挑战：
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.
最近一段时间在文本聚类的工作,一路也遇到了不少坑,自己也写一篇文章记录了一下自己的过程.
导读：近年来，作为一项新兴的图数据学习技术，图神经网络（GNN）受到了非常广泛的关注。2018年年末，发生了一件十分有趣的事情，该领域同时发表了三篇综述类型论文，这种“不约而同”体现了学术界对该项技术的认可。
CIKM 是中国计算机学会（CCF）推荐的数据库/数据挖掘/内容检索领域的 B 类会议。CIKM AnalytiCup 挑战赛是会议同期举行的国际数据挖掘比赛，今年由 CIKM、阿里妈妈、阿里巴巴算法大学、阿里云天池共同承办，挑战赛分为两个赛道，用户兴趣高效检索（Efficient User Interests Retrieval）和用户行为多样性预测（Predicting User Behavior Diversities in A Dynamic Interactive Environment）。
近日，在中国北京举办 CIKM 2019 AnalytiCup 中，由来自浙江大学、中央财经大学、阿里巴巴等机构组成的团队 WWG 摘得「用户行为预测」赛道的桂冠。
自小世界网络的概念被首次使用高聚类系数和短路径长度的结合被定量定义以来，已经过去了将近20年；大约10年前，作为连接组学新领域快速发展的一部分，这种复杂网络拓扑度量开始广泛应用于神经影像和其他神经科学数据的分析。本文简要回顾了图论方法和小世界网络生成的基本概念，并详细考虑了最近使用高分辨率轨迹追踪方法绘制猕猴和小鼠解剖网络的研究的意义。在本文章中需要区分二进制或未加权图的拓扑分析和加权图的拓扑之间的重要方法区别，前者在过去为脑网络分析提供了一种流行但简单的方法，后者保留了更多的生物学相关信息，更适合于先进的图分析和其他成像研究中出现的越来越复杂的脑连接数据。最后，本文强调了加权小世界进一步发展的一些可能的未来趋势，将此作为哺乳动物皮层各区域之间强弱联系的拓扑和功能价值研究的一部分进行了更深更广泛的讨论。本文发表在The Neuroscientist杂志。
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | 荔枝boy 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了半监督下的高纬图重建。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 目录 一．简述 二．介绍 三．概述 四．总结 一．简述 本次翻译一篇Liu Wei的一篇论文，之前介绍谱聚类的时候大家都知道，用谱聚类对样本进行分割，大概的流程就是先将原始数据通过不同的规则构建出相似度矩阵，然后再用相似度矩阵表示拉普拉斯矩阵，再对拉普拉斯矩阵进行特征分解，
项目地址：https://web.stanford.edu/~boyd/vmls/
前两篇分别介绍了使用Mfuzz包、TCseq包在具有时间序列特点的转录组、蛋白质组数据中分析基因或蛋白表达的时间趋势，并将具有相似表达模式的基因或蛋白划分聚类。这两种方法都是R语言程序包。但如果您不习惯用R，但仍期望实现类似的功能（时间趋势分析、聚类以及可视化作图等），本篇再继续介绍一个图形界面程序，短时间序列表达挖掘器（Short Time-series Expression Miner，STEM），它在很多文献中也常见到。
最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。
（点击上方公众号，可快速关注） 来源：伯乐在线 - 刘立华 LingPipe是运用计算机语言学处理文本信息的工具包，可用于如下任务： 在新闻中查找人名、组织或位置。 自动分类Twitter搜索结果。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分
本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于密度的聚类、利用高斯混合和最大期望方法聚类、层次聚类和适用于结构化数据的图团体检测。我们不仅会分析基本的实现概念，同时还会给出每种算法的优缺点以明确实际的应用场景。
聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到特定的组中。理论上，同一组中的数据点应具有相似的属性或特征，而不同组中的数据点应具有相当不同的属性或特征（即类内差异小，类间差异大）。聚类是一种无监督学习方法，也是一种统计数据分析的常用技术，被广泛应用于众多领域。 在数据科学中，我们可以通过聚类算法，查看数据点属于哪些组，并且从这些数据中获得一些有价值的信息。今天，我们一起来看看数据科学家需要了解的 5 种流行聚类算法以及它们的优缺点。 一、K 均值聚类 K-
热图是最常见的基因表达量数据的可视化方式，将每个单元格的表达量按照数值高低映射为不同的颜色，可以直观展示表达量在不同样本间的分布，再综合聚类的结果和基因/样本的注释信息，进一步丰富了展示的信息，一个经典的热图如下
摘要 本文介绍了一种适合挖掘超大型数据库的聚类和排序ordination算法，包括微阵列表达式研究microarray expression studies产生的数据库，并对其稳定性进行了分析。 在实际条件下，利用一个酵母细胞周期实验，对6000个基因进行实验，并对每个基因进行18个实验测量。 将数据库对象分配X、Y坐标及顺序的过程，在随机启动条件下，以及在开始相似度估计中对小扰动的处理是稳定的。 对聚类通常共同定位的方式进行了仔细的分析，而在不同的初始条件下偶尔出现的大位移则被证明在解释数据时非常有用。 当只报告一个聚类时，就会丢失这种额外的稳定性信息，这是目前已被接受的实践。 然而，在分析大型数据收集的计算机聚类时，人们认为这里提出的方法应该成为最佳实践的标准部分。
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用图模型做协同过滤的方法，包括SimRank系列算法和马尔科夫链系列算法。现在我们就对SimRank算法在推荐系统的应用做一个总结。
比方说，我们现在有一个公开数据集，它全部都是有标注的。此时我们可以使用有监督的学习来看一下结果，再使用10%的有标注的数据集结合剩下90%的未标注的数据来使用半监督学习的方法，我们希望半监督学习的方法也能达到有监督学习的水平。
标签分布学习（Label Distribution Learning，LDL）的任务是让模型去学习一个样本的标签分布（Label Distribution），即每一个维度都反映对应标签程度的一种概率分布。这样的标签概率分布可以比one-hot更好地表示一个样本的情况，原因主要有以下：
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know，作者为George Seif。
推荐系统会存储大量的用户与items交互数据，这些数据可以用二部图呈现。二部图对消除推荐系统中数据稀疏性和冷启动有着巨大的帮助。这篇主要总结了3个典型的GNN方法在推荐系统领域处理用户与items的二部图。
由于最近需要进行组内的知识分享，因而借此机会将文本摘要的一些基本知识以及本人的一些实践经验做成文稿，一方面用来组内分享，一方面也是总结一下过去在该领域的一些心得体会。因个人的能力所限，本文实质上是对文本摘要的不完全总结，如有未能囊括的知识点，还请同学们多提意见，一起进步。
选自TowardsDataScience 作者：George Seif 机器之心编译 参与：程耀彤、蒋思源、李泽南 在机器学习中，无监督学习一直是我们追求的方向，而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。本文从最基础的 K 均值聚类到基于密度的强大方法介绍了 6 类主流方法，它们各有擅长领域与情景，且基本思想并不一定限于聚类方法。 本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于
编译 | AI科技大本营 参与 | 刘 畅 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学习技术。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。理论上，属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征，而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。聚类属于无监督学习中的一种方法，也是一种在许多领域中用于统计数据分析的常用技术。 在数据科学中，我们可以使用聚类分析，来获得一些有价值的信息。其手段是在应用聚类算法时，查看数据点会落入哪些类。现在，我
标题：3D Object Detection Method Based on YOLO and K-Means for Image and Point Clouds
关于推荐系统，如果在忘掉所有的公式和代码，忘记所有的语言描述，脑海里就剩下几张图景，会是什么？一张二维表格，一个拓扑图，一条时间线。这三幅图景，是我看待推荐算法的三种视角。
大多数情况，我们可以根据业务本身进行分群，例如异动分析中的维度下钻。但实际业务中也会存在一些需要通过数据对指定对象进行分群，这里我将介绍下最常见的用户分群方法-RFM。
给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。理论上，属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征，而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。
本文是对机器学习算法的一个概览，以及个人的学习小结。通过阅读本文，可以快速地对机器学习算法有一个比较清晰的了解。本文承诺不会出现任何数学公式及推导，适合茶余饭后轻松阅读，希望能让读者比较舒适地获取到一点有用的东西。 引言 本文是对机器学习算法的一个概览，以及个人的学习小结。通过阅读本文，可以快速地对机器学习算法有一个比较清晰的了解。本文承诺不会出现任何数学公式及推导，适合茶余饭后轻松阅读，希望能让读者比较舒适地获取到一点有用的东西。 本文主要分为三部分，第一部分为异常检测算法的介绍，个人感觉这类算法对监控类
近年来，脑电微状态分析作为一种描述大规模电生理数据时空动态性特征的工具得到了广泛的应用。脑电微状态被认为存在两种假设：(1)“胜者为王”，即任何给定时间点的地形图都处于一种状态；(2)从一种状态离散地转换到另一种状态。在本研究中，我们从脑电数据的几何角度研究了这些假设，将微状态地形作为原始通道空间子空间的基向量。我们发现，微状态内和微状态间的距离分布在很大程度上是重叠的：对于低全局场强 (GFP)范围，标记为一个微状态的单个时间点通常与多个微状态向量等距，这挑战了“胜者为王”的假设。在高场强下，微状态的可分性有所改善，但仍然较弱。虽然许多GFP峰(用于定义微状态的时间点)出现在高GFP范围内，但与较差可分性相关的低GFP范围也包含GFP峰。此外，几何分析表明，微状态及其跃迁看起来更像是连续的，而不是离散的，传感器空间轨迹变化率的分析显示了渐进的微状态转变。综上所述，我们的发现表明，脑电微状态被认为在空间和时间上是连续的更好，而不是神经集群的离散激活。 1.背景 基于脑电地形图具有准稳定模式的发现，研究人员描述这些稳定的地形图为脑电微状态。脑电微状态分析被认为是研究许多认知过程的神经特征的有效方法，也是研究脑电动态性并将之与认知和疾病联系起来的一种有效的方法。 当前的微状态模型基于两个关键假设，其中之一就是在任何时间点都存在一个单一的状态，即“胜者为王”原则。在脑电数据的几何角度下，M通道脑电数据集可以概念化为M维空间，每个时间点的地形对应于该M维空间中的一个坐标。微状态分析也可以看作是一种降维技术，它将每个微状态概念化为一维子空间，即表征为传感器空间中的向量。目前，将脑电数据紧密分布在(少量)微状态向量周围的假设称为离散性假设。如果微状态分析的离散性假设成立，那么与每个微状态相关的数据点应该紧密地分布在其父向量的周围，并且快速过渡到另一个微状态。 本研究使用标准微状态分析并结合经验和仿真数据的正交投影距离来表明，在传感器空间中，一个微状态内的时间点不一定局限于其父微状态向量周围。相反，单个时间点的地形图可以接近于多个微状态，并且取决于全局场功率，并且随着时间的推移而平滑地改变。因此，本研究表明，时空离散性的假设可能不能准确地捕捉到微状态的本质。此外，我们还证明了主成分分析可以用来可视化3D中的数据分布，因为它保留了不同聚类之间和聚类内的距离。 2.材料与方法 2.1 数据描述 本研究中，我们分析了两个数据集。我们使用了68名对照组和46名抑郁症/高BDI组，数据以500 Hz重新采样。 2.2 实验装置 使用64通道神经扫描系统记录数据，电极布置符合10-10国际系统。 2.3 数据分析 使用MATLAB中的EEGLAB工具箱导入数据进行分析。这些数据最初有66个通道，其中60个通道被保留下来进行分析。在进一步分析之前进行平均参考。然后，对数据进行1-30 Hz的带通滤波。执行ICA后手动清理数据。去除无关的伪影成分。 2.4 微状态分析 微状态分析算法包括以下步骤： (1)我们使用L1范数来计算GFP。这产生了GFP的时间序列，它反映了随着时间推移地形中的总能量(图1A-B)。 (2)GFP(t)的局部最大值被送到改进的k-均值聚类算法(步骤3-7)(图1C)。我们选择了四个聚类进行分析。 (3)聚类过程从随机选择n个模板图开始，其中n是聚类或微状态图的数量。 (4)利用GFP峰值数据计算n个模板图的空间相关性。取空间相关性的绝对值确保结果不依赖于地形图极性。 (5)计算模板图的解释方差。 (6)重新定义模板图，通过从每个聚类中提取所有地形图的第一主成分来实现。 (7)重复步骤4至6，直到解释方差不随迭代次数增加而改善。 (8)选择一组新的n个随机选择的模板图，并重复步骤3到7。最后，选择解释方差最大的一组模板图作为最终的微状态向量。
网址：https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/
本文解读CIKM 2019电商竞赛的三大获奖方案,这些方案都十分简单而且实用，如果刚刚做这块的朋友可以速速搭建一个非常高效的Baseline哦。
的所有的节点 和 边 画在 平面上 , 使 任何 两条边 除了端点外 没有 其他 的交点 ;
MicrobiomeAnalyst 是一个方便易用的宏基因组数据分析网站，它可以使没有生物信息学研究背景的研究人员和临床医生通过可视化界面自由探索微生物组数据，包括数据预处理、统计分析、功能分析以及挖掘公共数据集。
哈喽，大家好，今天我们一起来研读一篇CV（计算机视觉）领域的重量级论文《Mask RCNN》，这篇论文由大神RGB和何凯明于2018年发表。距今已有3年之久，虽然CV领域的技术日新月异，但是，这篇论文中的很多创新之处仍然是后续理论发展的基石，我们有必要阅读、理解、掌握。
在互联网时代，推荐系统无处不在。不仅可以向用户推荐实体商品，还可以推荐电影、歌曲、新闻报道、酒店旅行等，为用户提供量身定制的选择。这些系统中有许多都涉及了协同过滤——根据其他相似用户的偏好向用户推荐 item。推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。
AiTechYun 编辑：Yining 聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。 在数据科学中，我们可以使用聚类分析从我们的数据中获得一些有价值的见解。在这篇文章中，我们将研究5种流行的聚类算法以及它们的优缺点。 K-MEANS聚类算法 K-Means聚类算法可能是大
大多数现有的方法都在单个领域上独立训练 DST，而忽略了跨领域之间的信息的有效共享。
第 11-20题是使用3大R包从细胞的降维和分群到每个群细胞的功能注释，最后到公共数据库的注释，生存分析看不同细胞亚群的临床意义。
随着P2P网络金融平台的交易量的激增，其交易数据不能得到充分有效地利用。将聚类分析引入到P2P网络金融平台的管理之中，利用聚类分析技术对P2P网络金融平台的现存数据进行分析，进而为借款人、出款人和管理人员提供服务就成为P2P网络金融平台在发展过程中面临的新的课题。
何为客户细分？是技术，更是艺术 客户细分是20世纪50年代中期由美国学者温德尔史密斯提出的,其理论依据在于顾客需求的异质性和企业需要在有限资源的基础上进行有效地市场竞争．是指企业在明确的战略业务模式和特定的市场中，根据客户的属性，行为，需求，偏好以及价值等因素对客户进行分类，并提供有针对性的产品，服务和销售模式．按照客户的外在属性分层，通常这种分层最简单直观，数据也很容易得到． 其实各个行业、各个角色都在不同的时期来划分不同的人群，有的性别划分（男and女），有的根据用户的粘性划分（活跃and沉默），但遇到
在序列推荐中，现有的许多方法是利用序列中item之间转换的模式进行建模，而忽略了其中包含的时序信息。例子：如下图所示，我们想要预测用户4在t5时刻会点击什么item，从序列模式上来看，用户1和用户3上可以看出i2之后跟的是i3，而用户2中i2之后是i4，这里跟i3的更加强烈，倾向于推荐i3；但是从协作信号上来看，用户4和用户2都在时间t1和item i1交互，且都交互了i2，所以更倾向于推荐i4。这就是两种不同角度的信息，作者希望将序列信息和协作信息进行整合。
最近我们被客户要求撰写关于主成分PCA、因子分析、聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。
“ 图神经网络已经在很多领域得到了广泛的引用,如计算机视觉,自然语言处理和推荐. 那么,图神经网络能不能提升一些基础机器学习任务(如聚类)的表现呢? 本文首次将GNN用到聚类上,提出了一种基于GNN的
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