众所周知,机器学习可以大体分为三大类:监督学习、非监督学习和半监督学习。监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型,期待这个模型能学习到数据的分布,以期对未来没有见到的样本做预测。那这个性能的源头--训练数据,就显得非常感觉。你必须有足够的训练数据,以覆盖真正现实数据中的样本分布才可以,这样学习到的模型才有意义。那非监督学习就是没有任何的l
标签传播算法应用于非重叠社区LPA应用于非重叠社区,也是最基础的标签传播算法。本文只考虑非重叠社区。SLPA算法通过Speaker-listener互动的动态过程揭示社交网络中的重叠社区。我们提出了一个有效的算法使用底层网络结构来识别单个重叠节点和整个重叠社区。本文提出的算法是标签传播算法(LPA)的扩展。解决重叠的一种方法是允许每个节点拥有多个标签。 本算法基于说话者-听者的信息传播过程(SLP
Gephi 是一款网络分析领域的可视化处理软件,可以用于数据分析,链接分析,社交网络分析等。标签传播算法LPA(Label Propagation Algorithm)最早是针对社区发现问题提出时的一种解决方案。主要优点有:时间复杂度(近似线性),不需要事先知道社区数量。主要算法流程:首先为每个节点设置唯一标签,接着迭代依次更新各个节点,针对每个节点,通过统计节点邻居的标签,选择标签数最多的标签
社区发现社区发现是一种广义上的聚类,区别于传统聚类的核心是类别与类别之间可以有重叠部分。在传统的聚类算法,如K-Means,一个元素在结果中只能属于一个类别,但在社区发现算法里,一个元素可以隶属于不同的类别。这种聚类结果更贴近于生活中的场景,一个人可以有多重属性,不同的属性特征会驱使他归到不同的类别里。本文介绍一种实现社区发现的算法,标签传播算法。标签传播算法LPASLPA算法是对标签传播算法的改
本文通过Python 3.7实现了标签传播算法的两个代码(1.自己写的,2.调包实现),并通过空手道俱乐部的例子进行可视化显示。标签传播是一种半监督机器学习算法,它将标签分配给以前未标记的数据点。在算法开始时,数据点的子集(通常只占很小一部分)有标签(或分类)。在整个算法过程中,这些标签传播到未标记的点。在复杂的网络中,真实的网络往往具有社区结构。标签传播是寻找社区的一种算法。 与其他算法相比,
                                                       基于信息熵
文章目录1. 基本思想2. 算法描述3. 算法流程4. 标签传播算法的变形5. LPA算法的python实现 LPA(Label Propagation Algorithm)由Usha Nandini Raghavan等人于2007年提出。1. 基本思想标签传播算法(LPA)是基于图的半监督学习算法,基本思路是从已标记的节点标签信息来预测未标记的节点标签信息,利用样本间的关系,建立完全图模型,适
半监督学习  顾名思义是介于分类(监督学习)与聚类(无监督学习)之间的一种学习范式。给定很少一部分样本的类标签,怎么样利用少部分具有类标签的数据来提高聚类的准确率是其研究主题。其中基于图的标签传播(Label Propagation)算法是有影响的算法之一。 UCI机器学习数据库:http://archive.ics.uci.edu/ml/ 原理:某个测试用例的对象的标签(类别
基于图的标签传播算法的简单介绍。社交媒体网络已经遍布全球,并且每天都在增长。对于一个社交网络,你知道一些人的兴趣,你想预测其他人的兴趣,这样我们就可以有针对性地进行营销活动。为此,我们可以使用叫标签传播的基于图的半监督机器学习技术。在本文中,我将通过一些示例和示例代码解释标签传播过程。什么是标签传播标签传播算法(LPA)是一种迭代算法,通过在数据集中
转载 2020-07-10 13:04:29
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# 标签传播算法 Python 实现 ## 简介 在介绍标签传播算法之前,我们先来了解一下它的背景和应用场景。标签传播算法是一种基于图的半监督学习算法,常用于社交网络中的社区发现、用户分类和推荐系统等任务中。该算法通过将节点的标签传播到其相邻节点,从而实现对未标记节点的标签预测。 ## 算法流程 下面是标签传播算法的一般流程,我们可以用表格来展示每一步的具体操作: | 步骤 | 操作 | |
原创 7月前
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## 标签传播算法——基于Java的实现 ### 引言 标签传播算法(Tag Propagation Algorithm)是一种常用于社区发现、推荐系统以及网络分析等领域的算法。它通过利用网络上节点之间的关联关系和标签信息,将标签在网络中传播、扩散,从而推断节点的属性或者社区结构。本文将介绍标签传播算法的基本原理,并给出一个用Java实现的示例。 ### 算法原理 标签传播算法的基本思想是
原创 6月前
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标签传播算法(LPA)的做法比较简单:第一步: 为所有节点指定一个唯一的标签;第二步: 逐轮刷新所有节点的标签,直到达到收敛要求为止。对于每一轮刷新,节点标签刷新的规则如下:对于某一个节点,考察其所有邻居节点的标签,并进行统计,将出现个数最多的那个标签赋给当前节点。当个数最多的标签不唯一时,随机选一个。1注:算法中的记号 N_n^k 表示节点 n 的邻居中标签为 k 的所有节点构成的集合。标签传播
转载 4月前
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# 标签传播算法实现教程 ## 概述 在本文中,我们将介绍标签传播算法的实现方法,以及如何使用Python和GitHub来完成这个任务。标签传播算法是一种用于社区发现和图分析的常用算法,它可以帮助我们找到图中相似节点并将它们分组。 ## 流程图 下面是标签传播算法的流程图: ```mermaid stateDiagram [*] --> 初始化标签 初始化标签 --> 标签
原创 2月前
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复现论文 Learning with Local and Global Consistency
原创 2021-08-27 09:54:16
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在Graph领域,社区发现(Community detection)是一个非常热门且广泛的话题,后面会写一
转载 2022-08-13 00:00:36
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package lpa; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class LPA { public static float sigma = 1; public static
转载 2017-06-04 12:00:00
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标签传播算法(Label Propagation Algorithm, LPA)初探
原创 6月前
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语义分割改进:通过视频传播标签松弛 Improving Semantic Segmentation via Video Propagation and Label Relaxation 论文地址:https://arxiv.org/abs/1812.01593 摘要 本文提出了一个视频预测-以方法
转载 2020-05-23 10:17:00
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图算法提供了理解,建模和预测复杂动态的手段,例如资源或信息流,传染或网络故障传播的途径,以及群体的影响和弹性。本博客系列旨在帮助您更好地利用图形分析和图形算法,以便您可以使用Neo4j等图形数据库更快地有效地创新和开发智能解决方案。上周我们继续研究社区检测算法,重点关注弱连通分量算法。本周我们将继续探索社区检测算法,并查看标签传播算法,该算法基于邻域多数传播标签作为推断群集的方法。这种极快的图形分
原创 9月前
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