Hogyan működik a louvain?
Pontszám: 4,7/5 ( 47 szavazat )Bevezetés. A Louvain-módszer egy algoritmus nagy hálózatokban lévő közösségek észlelésére . ... A Louvain algoritmus egy hierarchikus klaszterezési algoritmus, amely rekurzív módon egyesíti a közösségeket egyetlen csomópontba, és végrehajtja a modularitás klaszterezését a tömörített gráfokon.
Hogyan működik a Louvain algoritmus?
Louvain algoritmus. A Louvain algoritmus egy szimpla partícióból indul ki, amelyben minden csomópont a saját közösségében van (a). Az algoritmus áthelyezi az egyes csomópontokat egyik közösségből a másikba, hogy megtalálja a partíciót (b). E partíció alapján egy összesített hálózat jön létre (c).
Hogyan működik a Louvain közösség észlelése?
A Louvain-féle közösségészlelési módszerben először kis közösségeket találnak a modularitás lokális optimalizálásával az összes csomóponton, majd minden kis közösséget egy csomópontba csoportosítanak, és az első lépést megismétlik .
A Louvain-algoritmus determinisztikus?
Sok közösségészlelő algoritmus nem determinisztikus, és ezért különböző partíciókat adhat ugyanahhoz a gráfhoz. Az alkalmazott algoritmus (a Louvain-módszer) azonban nem determinisztikus , ezért egyes párokat néha csoportosítanak, néha pedig nem. ...
Melyek a különféle közösségi észlelési technikák?
Közösségi észlelési technikák. A közösségi felderítési módszerek nagyjából két típusba sorolhatók; Agglomeratív módszerek és megosztó módszerek . Az agglomerációs módszerekben az éleket egyenként adják hozzá egy olyan gráfhoz, amely csak csomópontokat tartalmaz. Az éleket az erősebb éltől a gyengébb élig adják hozzá.
Louvain közösségi észlelési módszer – lépésről lépésre
Mi a közösségi felderítés célja?
A közösségi észlelés, más néven gráfpartíció, segít felfedni a hálózat csomópontjai közötti rejtett kapcsolatokat . Számos algoritmust fejlesztettek ki a közösségek felderítésére (Clauset et al., 2004; Girvan és Newman, 2002; Lancichinetti és Fortunato, 2009).
Mi az infomap algoritmus?
Az Infomap algoritmus megpróbálja minimalizálni a költségfüggvényt . A particionálás az adott hálózatban lévő kapcsolatok mintázata által kiváltott áramláson alapul [1]. Tekintettel arra, hogy a küldő úgy tesz, mintha véletlenszerű útvonalat közölne a hálózaton belül a vevővel, a következőket feltételezzük: ennek az üzenetnek a méretét minimalizálni kell.
Mikor vegyem be a Louvain-t?
Amint láttuk, a Louvain Modularity algoritmust használják a Twitter, a LinkedIn és a YouTube közösségi struktúráinak értékelésére . A csaláselemzésben is használják annak értékelésére, hogy egy csoportnak csak néhány rossz viselkedése van, vagy csalógyűrűként viselkedik, amit az átlagosnál nagyobb kapcsolatsűrűség jelez.
Mi a modularitás a közösségi észlelésben?
A modularitás (közösségérzékelés) a hálózati struktúra mértéke . Úgy tervezték, hogy mérje a hálózat modulokra bontásának erősségét. A nagy modularitású hálózatok sűrű kapcsolatokkal rendelkeznek a modulokon belüli csomópontok között, de ritkák a kapcsolatok a különböző modulok csomópontjai között.
Hogyan működik a címkeszaporítás?
A címketerjesztés egy félig felügyelt gépi tanulási algoritmus, amely címkéket rendel a korábban címkézetlen adatpontokhoz . ... Ezek a címkék az algoritmus során a címkézetlen pontokra terjednek. Az összetett hálózatokon belül a valódi hálózatok általában közösségi szerkezettel rendelkeznek.
A közösségi észlelés felügyelet nélkül történik?
A gráf konvolúciós hálózatot (GCN), egy új mély tanulási technikát nemrégiben fejlesztettek ki a közösség észlelésére. ... A meglévő GCN közösségkeresési módszerek azonban félig felügyeltek, még akkor is, ha a közösségkeresés alapvetően nem felügyelt tanulási probléma .
A közösség észlelése ugyanaz, mint a klaszterezés?
A klaszterezést és a közösség-detektálást gyakran felváltva használják az irodalomban. A klaszterezés többnyire egyetlen modalitásra összpontosít, például csomóponti attribútumokat használ a hálózati objektumok csoportosítására, míg a közösségi észlelés a hálózati struktúrára összpontosít, mint a közösségi interakciót is magában foglaló kapcsolódási függvényre.
Mi az a Walktrap algoritmus?
A Pascal Pons által kifejlesztett Walktrap egy gráfelméleti algoritmus, amelyet nagy hálózatokban lévő közösségek azonosítására használnak véletlenszerű séták segítségével . Ezeket a véletlenszerű sétákat azután a csomópontok közötti távolság kiszámítására használják.
Mit jelent a modularitás pontszáma?
A gráf modularitási pontszáma a klaszter éleinek összes klaszterének összege mínusz a klaszterben véletlenül várt élek száma .
Mi az a Dbscan az adatbányászatban?
A DBSCAN a zajos alkalmazások sűrűség alapú térbeli klaszterezése. Képes találni tetszőleges alakú klasztereket és zajos klasztereket (azaz kiugró értékeket). A DBSCAN mögött meghúzódó fő gondolat az, hogy egy pont akkor tartozik egy klaszterhez, ha közel van a fürt sok pontjához.
Mit értünk hierarchikus klaszterezés alatt?
A hierarchikus klaszterezés, más néven hierarchikus fürtelemzés, egy olyan algoritmus, amely a hasonló objektumokat fürtöknek nevezett csoportokba csoportosítja . A végpont fürtök halmaza, ahol az egyes fürtök különböznek egymástól, és az egyes fürtök objektumai nagyjából hasonlóak egymáshoz.
Mi a modularitás tartománya?
A modularitás -‐1 és 1 között van. – Lehetséges, ha a csoporton belüli élek száma meghaladja a várt számot. – A 0-tól való eltérés különbséget jelez a véletlenszerű esetekkel. A modularitás a Girvan-‐Newmann algoritmus minden fordulójában használható annak ellenőrzésére, hogy meg kell-e állni.
Mi a modularitási példa?
A modularitás egy olyan tulajdonság, amely leírja, mennyire cserélhetők a rendszer összetevői vagy moduljai. ... A modulok eltávolíthatók, cserélhetők vagy fejleszthetők anélkül, hogy más alkatrészeket érintenének. Például a legtöbb asztali számítógép moduláris, mert könnyen eltávolítható és fejleszthető részei vannak.
Mit jelent a negatív modularitás?
a modularitás mértékét a következőképpen jellemzik (Newman, 2008): "szigorúan kevesebb, mint 1, és pozitív értékeket vesz fel, ha több él van az azonos típusú csúcsok között, mint amit véletlenül várnánk, és negatívakat, ha kevesebb ".
Mi történt Louvainban?
Az első napoktól kezdve, amikor átkeltek Belgiumba, megsértve a kis ország semlegességét a Franciaország megszállása felé vezető úton, a német erők kifosztották és elpusztították az útjukba kerülő vidék és falvak nagy részét, jelentős számú civilt, köztük nőket és gyerekeket megöltve. ...
Mi az infomap közösségészlelés?
A közösségi észlelés elengedhetetlen a különféle gráfelemző alkalmazásokhoz. Az Infomap egy gráfklaszterező algoritmus, amely kiváló minőségű közösségek létrehozására képes . ... Az Infomap [22] egy közösségészlelő algoritmus, amely kiváló minőségű közösségek elérésére képes [5].
Mi a jelentősége annak, hogy egy közösségben legyen közösségi struktúra?
A mögöttes közösségi struktúra megtalálása egy hálózatban, ha létezik, több okból is fontos. A közösségek lehetővé teszik számunkra, hogy nagy léptékű térképet készítsünk a hálózatról, mivel az egyes közösségek meta-csomópontként működnek a hálózatban , ami megkönnyíti a tanulmányozást.
Mi az a közösségi folyamat?
A közösség lényege egy általánosító folyamat, vagyis egy olyan folyamat, amelynek során a helyi lakosság legkülönfélébb érdekeit szolgáló tevékenységeket fokozzák és összehangolják . Egy helyi társadalmon belül az embereknek sok közös érdeke vagy célja van.
Mi alkotja a közösséget és hogyan működik?
Egy közösség egy terület összes lakosságából áll . Az élő és nem élő tényezők, amelyekre az élő szervezeteknek szükségük van, valamint maguk az élőlények közösségei alkotnak egy ökoszisztémát. Az élőhely az, ahol egy organizmus él, és egy rés az, amit a megélhetéséért tesz.
Mire használják a véletlenszerű sétákat?
Ez a legegyszerűbb modell a polimerek tanulmányozására. A matematika más területein a véletlenszerű sétát használják a Laplace-egyenlet megoldásainak kiszámításához, a harmonikus mérték becsléséhez, valamint különféle konstrukciókhoz az elemzésben és a kombinatorikában. A számítástechnikában véletlenszerű sétákat használnak a web méretének becslésére .