https://zhuanlan.zhihu.com/p/53085574 總結一下，Infomap 算法的大體步驟如下（看起來跟 Louvain 有些許類似）： （1）初始化，對每個節點都視作獨立的群組； （2）對圖里的節點隨機采樣出一個序列，按順序依次嘗試將每個節點賦給鄰居節點所在的社區 ...

看了數據挖掘的異常檢測部分，寫一點筆記。 1.0 概述 什么是數據挖掘：數據挖掘 什么是異常檢測：異常檢測 　　異常檢測的目標是發現與大部分其他對象不同的對象。通常，異常對象被稱為離群點，因為在數據的散布圖中，他們遠離其他數據點。異常檢測也稱為偏差檢測、例外挖掘。 　　異常檢測的方法 ...

一、概念 關聯（Association） 關聯就是把兩個或兩個以上在意義上有密切聯系的項組合在一起。 關聯規則（AR，Assocaition Rules） 用於從大量數據中挖掘出有價值的數據項之間的相關關系。（購物籃分析） 協同過濾（CF，Collaborative Filtering ...

數據離散化 數據離散化的一種常用方法是依據數據的相關性程度進行離散化，最常見的算法就是ChiMerge算法 定義 chimerge是基於chi-squre的，監督的，自底向上（合並的）一種數據離散化方法。 卡方檢驗 ...

平時做堆疊圖比較多，但是今天遇到一個要做重疊圖的需求，記錄一下~ 1、堆疊圖，對應的 series: [] ，需要設置一個stack: "1"，其中每個堆疊圖的stack屬性值都要保持一致，如下： groupSeriesData: [{ name:'聯盟廣告 ...

數據挖掘算法總結 1.分類算法 所謂分類，簡單來說，就是根據文本的特征或屬性，划分到已有的類別中。常用的分類算法包括：決策樹分類法，朴素的貝葉斯分類算法(native Bayesian classifier)、基於支持向量機(SVM)的分類器，神經網絡法，k-最近鄰法(k-nearest ...

相似數據檢測算法對給定的一對數據序列計算兩者之間的相似度([0,1], 1表示完全相同)或距離([0, ), 0表示完全相同)，從而度量數據之間的相似程度。相似數據檢測在信息科學領域具有非常重要的應用價值，比如搜索引擎檢索結果的聚類與排序、數據聚類與分類、Spam檢測、論文剽竊檢測、重復數據刪除 ...

因為在我最近的科研中需要用到分布式的社區檢測（也稱為圖聚類（graph clustering））算法，專門去查找了相關文獻對其進行了學習。下面我們就以這篇論文IPDPS2018的文章[1]為例介紹並行社區檢測算法。 關於基本的單機/串行社區檢測算法，大家可以參考我的另一篇博客《圖數據挖掘：社區 ...