BM25算法是一种常见用来做相关度打分的公式，思路比较简单，主要就是计算一个query里面所有词和文档的相关度，然后在把分数做累加操作,而每个词的相关度分数主要还是受到tf/idf的影响。公式如下：R(qi,d)是每个词和文档的相关度值，其中qi代表每个词，d代表相关的文档，Wi是这个词的权重，然后所有词的乘积再做累加。 Wi可由外部设置，默认的话是idf值，公式如下，N是文档总数，n(
networkx学习与使用——（5）节点和边的属性:聚集系数和邻里重叠度节点和边的属性:割点、割边、聚集系数和邻里重叠度节点的凝聚力表现：聚集系数例子生成实际计算边的联系强度属性：邻里重叠度例子生成实际计算完整代码资源参考 节点和边的属性:割点、割边、聚集系数和邻里重叠度在networkx学习与使用——（2）度、邻居和搜索算法中，我们知道一个节点可以有度和邻居等直接的属性，一个度大的节点看上去比
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2024-06-12 21:57:24
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1.安装安装networkx之前要安装画图工具matplotlib，以及矩阵运算工具numpy,于是我们执行：
pip install numpy
pip install matplotlib
pip install networkx2.使用networkx的英文版说明可以在其官方网站上下载得到，写的简单易懂。http://networkx.github.io/documentation/late
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2024-10-17 23:38:50
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@TOC，初始尝试在线刷内容，转载记录练习下笔记有向图和无向图都可以给边赋予权重，用到的方法是add_weighted_edges_from，它接受1个或多个三元组[u,v,w]作为参数，其中u是起点，v是终点，w是权重。例如：G.add_weighted_edges_from([(0,1,3.0),(1,2,7.5)])如果想读取权重，可以使用get_edge_data方法，它接受两个参数u和v
最近在做带权图网络分析这块的工作，发现网络构建中，批量添加带属性值的边这部分比较全面的资料较少，因此根据自己查找的资料和实验，总结该部分内容如下添加边：G.add_edge(‘小红’,‘小粉’)批量添加边：1.只添加边，不包含属性值G.add_edges_from([(‘小红’, ‘小黄’), (‘小黄’,‘小黑’)])也可以直接将元组的列表作为参数list=[(‘小红’, ‘小黄’), (‘小黄
说明：我把节点的度放到了第一节（因为它补充的知识太多了，有些啰嗦）1…可以研究的属性①节点和边import networkx as nx
G = nx.graph_atlas(100)
nx.draw(G, with_labels=True)
print('图中所有的节点', G.nodes()) #图中所有的节点 [0, 1, 2, 3, 4, 5]
print('图中节点的个数', G.num
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2024-07-09 14:15:05
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总结一下图算法库NetworkX和graph-tool的基础用法。参考资料来自于官方文档。NetworkX文档，graph-tool文档1.NetworkX1.1 NetworkX基础NetworkX包括4中graph类：Graph：无向图。两条节点之间只允许有一条边。允许节点有边指向自己。DiGraph：有向图，Graph的子类。MultiGraph：允许两个节点之间有多条无向边。MultiDi
1. 前言前段时间和几位小伙伴一起学习数学建模，其中解决拼接碎纸片问题(2013年全国大学生数学建模B题1)时候使用了图的模型，虽然Matlab解决具体的图论问题有很好用的工具箱，但由于组里的小伙伴大多使用Python，所以还是希望能使用Python来解决图论相关的问题(其实主要还是Matlab用的比较菜的缘故)。于是我们发现了Python图论相关的package——NetworkX，在接下来的过
WLAN设备发射功率WLAN设备发射功率区域国家最大发射功率（dbm）中国20欧洲20北美30日本22dbm = 10log(value/1mW) value是以mW(毫瓦)为单位的功率值。db = 10 lg value1/value2 db是一个相对值（value1=2value2，则10 lg2 = 3db）。dbm是一个功率的单位值，db是两个功率的比较所得的相对值。在WLAN通信系统中，
上篇文章简单介绍了Django的基础知识，本篇将进入实际操作部分，包括Django的运行环境、开发环境配置与新建项目等内容。由于篇幅原因，笔者不得不把Demo演示放到下一篇文章，望读者(如果有的话)见谅。笔者曾有过一句感叹：不要总是抱怨环境，不然你可能会一直配置环境。本篇文章主要介绍与记录了Django环境的配置过程，相对无聊但是实用性尚可。如果你有兴趣学习Django，不妨尝试阅读一下。实操就得
前言：图（graph）并不是指图形图像（image）或地图（map）。通常来说，我们会把图视为一种由“顶点”组成的抽象网络，网络中的各顶点可以通过“边”实现彼此的连接，表示两顶点有关联。由此得到我们最基础最基本的2个概念，顶点（vertex）和边（edge）。基本概念：一、顶点（vertex）顶点，表示某个事物或对象。二、边（edge）边，表示事物与事物之间的关系。三、同构（Isomorphism
参考教程资料https://networkx.github.io/documentation/stable/tutorial.htmlhttp://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&id=337442笔记有向图和无向图都可以给边赋予权重，用到的方法是add_weighted_edges_from
内积空间1、内积空间的概念定义1：设V是实数域R上的线性空间，如果对V中的任意两个向量a，b都有一个实数（记做（a，b））与之对应，并且满足以下条件，则实数（a，b）称为向量a，b的内积，线性空间V称为实内积空间或内积空间；1）（a，b）=（b，a）；满足交换律，交换后数值不变 对称性2）（ka，b）=k（a，b）；k属于实数集 齐次性3）（a+b，c）=（a，c）+（b，c）；c属于线性空间V
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2024-09-20 18:30:03
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图论的应用图论的应用：路线规划，网络路由路线，机器学习的基础图的组成概念：图是由顶点与边组成的集合 顶点 Vertex 边 Edge 权值 weight：一条边上的值图的分类 无向图（undirected graph） 有向图（directed graph）无权图 带权图概念 两点相邻：两个顶点直接有一条边相连 点的邻边：与点相邻的边 路径：从一个点到达另外一个点，路上经过的边，称之为路径 环：一
首先输入边和边的权重，随后画出节点位置。依据权重大小划分实边和虚边
#coding:utf-8
#!/usr/bin/env python
"""
An example using Graph as a weighted network.
"""
__author__ = """Aric Hagberg (hagberg@lanl.gov)"""
try:
import matplo
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2017-07-18 15:57:00
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# 使用Python显示边的权重
作为一名刚入行的小白，学习如何在图形中显示边的权重可能会让你感到有些困惑。在这篇文章中，我将逐步引导你完成这个过程，包含必要的代码示例和注释，确保你能够理解每一步的意义。最终，我们将生成一个简单的图形并显示边的权重。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个任务的步骤。下面是实现这个任务的基本流程：
| 步骤 | 任务
是大二上学期的数据结构与算法实验题，代码架构是老师给出的，具体实现是自己做的。当时用的教材是严蔚敏教授的《数据结构》。后面两个代码（stack.cpp，CirQueue.cpp）是老师给的,为了调试方便也给贴一下。 主要实现了如下操作：cout<<" 1---------无向图的创建 2----------有向图的创建"<<endl
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2024-03-15 10:28:11
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判断1-1 无向连通图边数一定大于顶点个数减1。F1-2 在任一有向图中，所有顶点的入度之和等于所有顶点的出度之和。T1-3 Prim 算法是通过每步添加一条边及其相连的顶点到一棵树，从而逐步生成最小生成树。T1-4 如果无向图G必须进行两次广度优先搜索才能访问其所有顶点，则G一定有2个连通分量。T1-5 用邻接矩阵法存储图，占用的存储空间数只与图中结点个数有关，而与边数无关。T1-6 Krusk
先上一张大家都看过而且熟悉的北京地铁线路图： 其中本人由于时间时间问题所以就写入了：昌平线,1,2,4,5,6,8,10,13共9条线路图：接下来我说说我的思路 我的思路是这样的：首先定义变量b，e分别代表用户搜索的开始地点和到达地点然后加载地铁线路图主数据，下文代码中的LoadData()方法 ，此时要说明一点LoadData()方法加载的数据即是北京地铁线路图换乘的所有地铁站，放在一
问题描述 : 目的：使用C++模板设计并逐步完善图的邻接表抽象数据类型（ADT）。 内容：（1）请参照图的邻接矩阵模板类原型，设计并逐步完善图的邻接表ADT。（由于该环境目前仅支持单文件的编译，故将所有内容都集中在一个源文件内。在实际的设计中，推荐将抽象类及对应的派生类分别放在单独的头文件中。） （2）设计并实现一个算法，在已存在的有权图中取两端点为u和v的边上的权值。获取成功，返回true；否则
