摘要：
A Feasible T emporal Links Prediction Framework Combining with Improved Gravity Model 摘要： 社会网络分析是一门涉及信息学、数学、社会学、管理学、心理学等多学科的研究。链接预测作为一项应用广泛的基础研究，越来越受到 阅读全文
摘要：
Link prediction of time-evolving network based on node ranking 关键词：动态网络、时变SF网络、节点排序、链路预测、时间序列预测（Dynamic network、Time-evolving SF network、Node ranking、 阅读全文
摘要：
学自书籍：《网络科学导论》高等教育出版社 1、引言： 寻找网络中的关键节点是网络科学的重要研究内容之一。 这一部分就是介绍 无向网络中节点重要性排序的几个常用指标，包括度值、介数、接近数、k-壳值和特征向量。 有向网络中 节点重要性排序的两个经典算法 HITS算法和PageRank算法都是来自WWW 阅读全文
摘要：
Keywords：Dynamic networks · Temporal networks · Link prediction 1 介绍 下图表示时变网络的三种常见表示，它们有助于捕获网络的动态 快照:网络被表示为一系列静态网络，每一步一个。 接触序列:如果交互持续时间可以忽略不计，则将网络表示为三 阅读全文
摘要：
基于上面的一篇博客k-means利用sklearn实现k-means #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.clus 阅读全文
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基于上面一篇博客k-近邻利用sklearns实现knn #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors i 阅读全文
摘要：
通过这个博客学习：机器学习实战（四）——基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 代码是之前找来学习的一份，讲解比较详细，结合代码更容易对算法形成理解吧。 from numpy import * def loadDataSet(): postingList = [ ['my', 'dog', 'has', 阅读全文
摘要：
通过这个博客学习：数据挖掘十大算法（四）：Apriori（关联分析算法） 代码也是摘自上面博客，对照代码理解理论部分可能更加有助于对该算法的理解 from numpy import * # 构造数据 def loadDataSet(): return [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [ 阅读全文
摘要：
理论部分从这里复习 决策树（呆呆的猫） 机器学习实战（三）——决策树（呆呆的猫） 代码也摘自上面博客，可以通过这个代码结合上面理论学习 from math import log import operator """ 函数说明:计算给定数据集的经验熵(香农熵) Parameters: dataSet 阅读全文
摘要：
首先K-近邻是个分类问题，属于所谓的有监督学习 1、工作原理： 计算一个点A与样本空间所有点之间的距离，取出与该点最近的K个点，然后统计出K个点里面所属分类比例最大的分类，则该点A就属于这个所占比例最大的分类 2、算法步骤： 计算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离 找最近的K个邻居 阅读全文