作为主要数据类型，如今的网络大数据都有哪些特点？本文将通过传统数据与网络数据的对比，探讨网络大数据的特征。
从“大数据”一词的正式出现距今已经将近40年的时间，现如今，互联网成为大数据三大来源之一，是获取、传播和扩散相关信息的重要渠道。作为主要数据类型，如今的网络大数据都有哪些特点？本文将通过传统数据与网络数据的对比，探讨网络大数据的特征。传统数据和网络
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2023-05-18 14:10:08
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精选
2014-04-19 19:18:00
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”面试“获取更多惊喜前言 本篇文章是《我在B站读大学，大数据专业》的姊妹篇。我在2021年中旬写过一篇文章《八千里路云和月|从零到大数据专家学习路径指...
原创
2021-12-31 09:14:16
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信息技术一直是世界各国政府的核心，使他们能够提供重要的公民服务，例如医疗保健、交通、就业和国家安全。所有这些功能都依赖于技术并共享一种有价值的商品：数据。数据的产生和消耗量不断增加，因此必须受到保护。毕竟，我们相信我们在电脑屏幕上看到的一切都是真实的，不是吗？当我们考虑到世界各地都有不良行为者试图破坏为人民服务的技术（数据）时，网络安全成为全球普遍存在的问题。从风险角度来看，2020 年，“仅美国
超大图上的节点表征学习注：此节文章翻译并整理自提出Cluster-GCN的论文：Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Network引言图神经网络已经成功地应用于许多节点或边的预测任务，然而，在超大图上进行图神经网络的训练仍然具有挑战。普通的基于SGD的图神经网络的训练
SNS，全称 Social Networking Services，即社会性网络服务，专指旨在帮助人们建立社会性网络的互联网应用服务。也指社会现有已成熟普及的信息载体，如短信SMS服务。SNS的另一种常用解释：全称Social Network Site，即“社交网站”或“社交网”。 SNS 因为 Facebook 的成功而风靡全球，本文整理出 2010 年开源中国社区最活跃的8大开源SN
一、概述：在聊lambda之前，首先要聊聊大数据中的一个痛点：如何在海量数据里做即时查询？其实最简单的解决方法就是直接对海量数据做计算做查询，但是效率可想而知，有些计算可能需要几个小时甚至几天来完成，那么在这个需求下，lambda架构就孕育而生了。Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出， 此架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理
1.神经网络与深度学习的发展历程：2.神经网络与大脑神经元神经网络的起源、结构、个体间的信息交互方式是以我们大脑神经元为模板的，我们的大脑神经元如下所示： 3.神经网络源头--M-P神经元模型M-P 模型问题：• 模型不能训练，也就是没有学习的过程：可以说不能称作是机器学习，上图中的w0，w1，w2都是预设好的定死的，不能够通过学习来调整。• 在机器学习中，不仅有模型，还有一个学习的概念
社区如果一张图是对一片区域的描述的话，将这张图划分为很多个子图。当子图之内满足关联性尽可能大，而子图之间关联性尽可能低时，这样的子图可以称之为一个社区。社区发现算法社区发现算法有很多，例如LPA，HANP，SLPA以及Louvain，不同的算法划分社区的效果不尽相同。Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社
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2023-09-06 16:08:26
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深度神经网络中处理数据和训练模型的一些技巧1 数据预处理1.1 中心化1.2 标准化1.3 PCA1.4 白噪声1.5 小结2 权重初始化2.1 全0初始化2.2 随机初始化2.3 稀疏初始化2.4 初始化偏置（bias）2.5 批标准化（Batch Normalization）3 防止过拟合3.1 正则化（Regularization）3.2 Dropout参考资料 在开始训练网络之前，良好的
在人们考虑大数据时，人们留意到了“大”这一个字，可是在投建基础架构时，人们还应当留意“分布式”。实际上，大数据的应用程序需要处理大量信息，并且在出自弹性的考虑将数据拷贝到多个部位时，信息的规模变得越来越大。可是，大数据的最关键属性并非在于它的规模，而在于它将大作业切分成很多小作业的能力，它才能将解决一两个任务的资源细化到好几个位置变成并行处理。在将大规模和分布式架构组合合为一体时，人们就能发觉大数
近些年来，网络领域总是诞生出许多我们从来没听过的新鲜词，比如互联网+，比如大数据，很多人闹不清楚互联网和大数据之间的关系，今天我们不妨就来说说这个“知识点”。互联网很多的方面都和大数据有关，大数据是互联网智慧和意识产生的基础，要真正实现利用大数据的技术去做一些事情的话，对于小公司来说是很困难的，因为需要很大的平台支持。因互联网的迅猛发展和普遍接入，大量数据的获取、聚集、存储、传输、处理等变得越来越
大数据时代，网络信息量巨大，并且每天都会有新的信息产生，一件看似不起眼的小事，经过网络平台传播后，也能瞬间被放大，引发网络舆情危机。所以，为全面掌握网络舆情动态，净化网络信息，就需做好大数据舆情监测与分析。一、大数据舆情含义大数据舆情通常指的是庞大、复杂难以分析处理的舆情数据，对大数据舆情的监测与分析又牵涉到从数据抓取、整理、分析等一系列问题。所以，大数据舆情监测与分析需要有一套专业的网络舆情监测
社区，最重要的是人气。人气来源于哪里呢?以下几个方面的要素必不可缺。 1.用内容来吸引人气
原创
2023-05-25 06:07:54
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# 使用 Python 实现加权网络的社区发现
在网络分析中，社区发现是一项重要的任务，它能帮助我们理解图数据中的结构。本文将通过一个示例，教你如何使用 Python 实现加权网络中的社区发现。以下是整个流程的概览，我们将使用一个简单的表格来展示步骤。
| 步骤 | 描述 |
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如何在短时间内速读百万字小说？如何从海量小说中找到最具改编潜力的IP？如何借力人工智能，找到文本阅读或分析时易被忽略的“盲点”？这两年，上海作家走走从未停止过这些思考。走走的第一份工作在外企，后来写作，进入上海作协，在《收获》杂志做了近十五年的编辑，又在2017年底选择创业。作家、白领、编辑、创业者、产品经理……她的职业标签在不断变化，但也总与“文本”息息相关。10月18日，走走来到华东师范大学创
网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开 API 等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。在互联网时代，网络爬虫主要是为搜索引擎提供最全面和最新的数据。在大数据时代，网络爬虫更是从互联网上采集数据的有利工具。目前已经知道的各种网络爬虫工具已经有上百个，网
原创
2021-01-03 18:57:49
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一、机器学习1.1 欠拟合、过拟合——解决方法 1.2 聚类专题
原创
2022-10-05 22:54:34
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一、神经网络的介绍1.1 概念 神经网络的出现就是为了解决设定权重的工作（即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，现在还是由人工进行的），具体地讲，神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。 用图来表示神经网络，把最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层。中间层有时也称为隐藏层。“隐藏”一词
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2023-08-14 14:23:30
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前言本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结，前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍，我为了展示方便，特地的整理了一个目录提纲篇：大数据时代：深入浅出微软数据挖掘算法总结连载，有兴趣的童鞋可以点击查阅，在开始Microsoft 神经网络分析算法之前，本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍，此算法由于其本身的复杂性，所以我打算在开始之前先将算法原理做一个简单的总结，因为本身该算法就隶属于高等
