摘要：
之前在网上看过很多关于word2vec 的学习笔记，但都是拿拿其中一小部分进行阐述，基本没有比较全面和深入的讲解。由于word2vec涉及的基础知识比较多，对于word2vec如果要全面，可能要从基础线性回归 [10]、最小二乘法 [11]、sigmoid函数 [9][12]、Huffman树 [13]、softmax回归 [9][14]、词向量 [15]、似然估计 [17]等等。如需要了解基础知识，请先看相关参数文献；如需较全面的预热，请参考网易发一篇文章 [18]（相信对word2vec有兴趣的同学都看过）。 阅读全文
摘要：
Louvain算法主要针对文献[1]的一种实现，它是一种基于模块度的图算法模型，与普通的基于模块度和模块度增益不同的是，该算法速度很快，而且对一些点多边少的图，进行聚类效果特别明显，本文用的画图工具是Gephi，从画图的效果来说，提升是很明显的。 阅读全文
摘要：
k-means【3】算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是一种得到最广泛使用的基于划分的聚类算法，把n个对象分为k个簇，以使簇内具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。它与处理混合正态分布【1】的最大期望算法【2】很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。 阅读全文