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干货|社区发现算法FastUnfolding的GraphX实现

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。

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社区发现算法FastUnfolding的GraphX实现

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。

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大脑中的结构连接、功能连接和有效连接

大脑,这个“三磅宇宙”,似乎可以说是目前我们人类正在研究的最为复杂的系统之一。大脑的不同神经元、不同脑区之间存在着不同形式的连接,从而构成一个非常复杂、庞大的大脑网络。现代脑科学研究表明,许多大脑高级认知功能的实现依赖的是不同脑区之间的协同合作,而不仅仅是依靠于某个具体的脑区。而很多神经和精神疾病(如精神分裂、抑郁症等)的发病机制,从某种程度上来说,是由于相关脑区之间某种形式连接的异常。大脑内的这种连接,可以分为三种,即结构连接(Structural connectivity)、功能连接(Functional connectivity)和有效连接(Effective connectivity)。本文,笔者带大家了解什么是结构、功能和有效连接,以及不同层面上(微观、介观和宏观)的三种连接如何来测量。

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