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
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2023-08-03 17:24:58
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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
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2023-09-21 07:09:50
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上一篇讲了一下spark graphx入门的一些小知识，这周开始做了一下标签传播算法的实现。标签传播算法，即label propagation，是社交网路中用于发现社区结构的一个非常简单高效的算法。时间复杂度低，实现简单。该方法同样能用于标签挖掘场景，通过少量的已标注数据进行指导并预测未标记数据的标签。操作简单，运算量小，适合大规模数据信息的挖掘和处理。标签传播算法主要包含两个步骤：第一步: 为所
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2024-01-28 06:00:28
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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更
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2023-06-13 20:02:04
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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，这些标签会传播到未标记的点。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，
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2023-09-26 20:04:24
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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
2023-07-21 09:59:06
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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
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2023-10-16 20:46:06
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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 --> 标签传
原创
2023-12-15 10:36:01
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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
2023-08-07 13:29:27
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标签传播算法是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建立关系完全图模型，在完全图中，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。该算法简单易实现，算法执行时间短，复杂度低且分类效果好。 接下来直接
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2024-09-13 22:05:01
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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
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2023-05-30 14:09:42
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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
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2020-07-10 13:04:29
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一、机器学习的分类 监督学习指的是有大量训练样本，通过训练出一个模型来对测试样本进行分类。典型的有SVM、朴素贝叶斯分类。监督学习在训练样本时完全不考虑测试样本，仅仅根据训练样本的信息来训练分类模型。无监督指的是没有任何训练样本，直接根据测试样本集之间的内在相似性进行划分，典型的有K-means聚类。半监督学习位于两者之间，指的是
标签传播算法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。要在机器学习中使用这种算法，只有一
原创
2024-05-15 11:48:36
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@python研究院
＜＜linux基础＞＞
三大操作系统
Windows /dos
...
Linux
Redhat
Ubuntu
Android
Unix
AIX(IBM)
IOS ,MAC OS X(Apple
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
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2022-08-13 00:00:36
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目录一，标识符 二，数据类型1，数字类型 2，字符串类型 3，列表类型 4，元组类型5，集合类型6，字典类型一，标识符因为我们在编写程序的时候会用到各种各样的数据，如字符串类型，整型，布尔型等。因此计算机语言中都会有标识符的存在，标识符就是用来表示我们的数据的。但是对于标识符来说，不能和我们计算机语言上的关键字重名，不然就会和我们的关键字冲突。所以在命令标识
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2024-04-08 15:10:25
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反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：
（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，
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2023-08-24 17:20:39
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什么是正向传播网络？前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的 神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性， 让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来 的数量庞大的网络参数的训练，一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播？反向传播（Backpropagation algorithm）全称“误差反向传播”，是在 深度神
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2023-12-12 18:12:45
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