重叠社区发现CPM算法示例算法介绍Python实现及结果 示例之前的推送介绍了几种非重叠社区算法： 非重叠就是指每个节点都将会被划分到唯一的一个社区，今天将介绍一种重叠社区发现算法，重叠社区简单的说就是一个节点可能属于多个社区，例如，你本科的社交圈可以看做一个社区，你研究生的社交圈可以看做一个社区，那么可以认为你同时属于这两个社区。如下图，是某位同学的微博关系网，红色点为该同学，蓝色点为他关注的
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2024-08-09 00:34:36
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导语：不知道是不是有小伙伴像我一样，在研究一个算法时，都不太明白这个算法的现实意义是什么，只是沉浸在对方法的改进上，导致存在许多概念上的偏差。这里我总结了一下什么是重叠社区，我们为什么要研究重叠社区，参考文献：复杂网络中重叠社区发现算法的研究与应用_姜浩。下一篇打算开始介绍重叠社区发现算法。1.什么是社区？社区是一种聚簇结构，是由节点和节点间形成的边所构成。节点在社区内联系紧密，在社区之间连接稀疏
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2024-04-11 20:27:22
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本文提出了一种基于马尔可夫动力学模型的发现节点共享社区的算法UEOC。在UEOC方法中，为了检测出所有的自然群落，将马尔可夫随机游动方法与一种新的约束策略相结合，该策略基于相应的退火网络[21]，用于展开每个群落。然后，利用一个借助电导的截止准则，即一个局部社区适应度函数[22]，提取出的社区。如果该配置存在于网络中，这些提取的社区将自然重叠。此外，我们方法的一个优点是UEOC对其唯一参数的选择不
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2024-03-08 12:14:12
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派系过滤CPM方法(clique percolation method)用于发现重叠社区，派系(clique)是任意两点都相连的顶点的集合，即完全子图。在社区内部节点之间连接密切，边密度高，容易形成派系(clique)。因此，社区内部的边有较大可能形成大的完全子图，而社区之间的边却几乎不可能形成较大的完全子图，从而可以通过找出网络中的派系来发现社区。k-派系表示网络中含有k个节点的完全子图，如果
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2024-01-01 20:05:23
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在机器学习中，LFM（Latent Factor Model）是一种强大的工具，广泛应用于推荐系统，以发现用户与项目之间的潜在关系。本文将详细介绍如何在Python中使用LFM，包括环境准备、配置和优化技巧等。
## 环境准备
要顺利运行LFM，确保你的开发环境具备必要的依赖库。以下是我们需要安装的前置依赖：
```bash
pip install numpy pandas scikit-l
在这篇博文中，我们将探讨如何在 Python 中实现 LFM（Latent Factor Model，潜在因子模型）。LFM 广泛应用于推荐系统中，尤其在处理用户与物品之间的交互数据时，其效果尤为显著。接下来，我们将从背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和扩展讨论等多个角度进行深入探讨。
## 背景描述
在构建个性化推荐系统的过程中，我们常常面临如何有效地对用户行为数据进行建模的问
在使用 Python 进行 LFM（Latent Factor Model）相关工作时，许多开发者常常面临各种技术问题。本文旨在提供系统化的解决方案，从环境配置到编译过程、参数调优、代码定制，甚至包括错误处理与生态集成，帮助大家高效地使用 Python LFM。
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
环境
使用virtualenv
P
原文地址参考自邹博的博客！ LFM：将评分矩阵分解为 item-feature 和 user-feature矩阵，featur
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2023-07-11 10:44:49
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每个人都会有这样的经历：当你在电商网站购物时，你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息；你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”；等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。最经典的关联规则算法是大名鼎鼎的Apriori算法，源自一个超市购物篮的故事：啤酒总是和尿布一起被购买。有兴趣的
对“动态多重网络”建模与目标选择方法的介绍1、背景对《基于动态多重网络的目标体系建模与分析》文中所提到的观点进行研究、分析、解释、提炼，有助于学习与研究。2、动态多重网络建模2.1 多重多重即网络间的依赖关系，本文主要描述网络间的反馈关系。 如下图所示，左侧a1到a5为网络a中的结点，右侧b1到b5为网络b中的结点，网络中的线段为依赖关系的表述，例：a1指向b1意思为b1依赖a1结点。 依赖关系可
在Graph领域，社区发现（Community detection）是一个非常热门且广泛的话题，后面会写一个系列，该问题实际上是从子图分割的问题演变而来，在真实的社交网络中，有些用户之间连接非常紧密，有些用户之间的连接较为稀疏，连接紧密的用户群体可以看做一个社区，在风控问题中，可以简单的理解为团伙挖掘。目前的社区发现问题分为两大类：非重叠社区发现和重叠社区发现。非重叠社区发现问题描述的是：一个网络
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2023-11-21 17:05:58
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1、原理TD-LTE采用同频组网，如在F频段（1880~1920MHz），全网小区使用相同频点，每个小区内的终端用户都会受到来自其他小区的同频干扰。通常把受到较多的同频邻区干扰影响且干扰较大的区域称之为重叠覆盖区域。实际网络测试结果表明，对于同频组网的TD-LTE系统，重叠覆盖问题是影响网络性能指标的因素之一，也是TD-LTE在建设和优化阶段需重点考虑的。本文通过对重叠覆盖问题的成因来源、影响程度
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2023-12-09 21:14:01
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Task5 学习笔记模型融合内容概要模型融合是对多种调参完成的模型以某种方式进行融合，进而提升结果的准确性。其一般来说有以下几种方法：简单加权融合 对于回归问题，简单加权融合一般包括对模型进行算术平均或者几何平均进行融合； 对于分类问题可以通过投票方式进行融合，包括软投票与硬投票，区别在于软投票是在硬投票的基础上赋予了不同的权重； 对于综合问题可以采取排序融合或者对数融合。stacking/ble
我叫Aaron,是一家研二在读计算机系学生。目前正在一家公司就职java后端研发实习。想往常一样正在逛csdn 的精选，看到一条 "Inscode 支持ai编程"的消息，我赶紧点进去看了下详情，并试用了Inscode的网站。在chatGPT大火的今天，国内能涌现出支持ai编程的编译器，真的很优秀，下面我就将我试用的感受分享给大家。目录一、产品介绍二、功能体验三、优缺点分析优点如下：缺点：四、改进意
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2023-12-01 15:28:18
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# 以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返
# 回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。
#
#
#
# 示例 1：
#
#
# 输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
# 输出：[[1,6],[
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2023-06-26 10:56:32
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8.1推荐系统 实现协同过滤算法并将它运用在电影评分的数据集上，最后根据新用户的评分来给新用户推荐10部电影。这个电影评分数据集由1到5的等级组成。数据集有nu = 943个用户和nm = 1682部电影。在计算完协同过滤的代价函数以及梯度后，将使用牛顿共轭梯度法求得参数。 数据集中，Y是一个(1682, 943)的矩阵，存储了从1到5的评分，
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2023-07-07 21:27:26
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这里我想给大家介绍另外一种推荐系统，这种算法叫做潜在因子（Latent Factor）算法。这种算法是在NetFlix（没错，就是用大数据捧火《纸牌屋》的那家公司）的推荐算法竞赛中获奖的算法，最早被应用于电影推荐中。这种算法在实际应用中比现在排名第一的@邰原朗所介绍的算法误差（RMSE）会小不少...
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2015-10-15 16:24:00
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GN社区发现算法是一种用于社交网络和图数据中挖掘潜在社区结构的算法。它能够有效地根据节点之间的连接关系，识别出不同的社区，有助于理解网络的整体结构及节点之间的关系。本文将详细介绍GN社区发现算法的实现过程，涉及的核心技术原理，架构设计、源码分析和性能优化，旨在为读者提供一份详尽的复盘记录。
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[构建图模型]
