社区网络剖析学习笔记 (社区网络剖析报告)

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• 社区网络剖析学习笔记 —— 算法成功及 igraph 引见
• 社交网络的外围介绍算法有哪些?
• TigerGraph颁布具备50多种图算法的增强型图数据迷信库

社区网络剖析学习笔记 —— 算法成功及 igraph 引见

社区网络剖析在复杂网络环球中，社交网络剖析相较于“案例—属性”数据剖析在处置疑问时更显长处。

传统剖析针对的是案例与属性数据，即团体或事情及其属性，这样的数据方式宽泛运行于市场钻研，但容易造成剖析偏向，限度钻研广度与深度。

社会网络剖析则关注集体间的相互影响与构成的网络，更适正当解全体行为与趋向。

社会网络剖析在实践运行中能提醒关键人物与组织，如美国联邦政府经过社交网络剖析了解群众对阿富汗收兵的认识，而非仅依赖“案例—属性”数据，后者不可片面展现集体意见。

图论与社会相关计量学推进了社交网络剖析的开展，强调网络剖析需思考部分与全体，以提醒集体与集体间的咨询。

社区网络剖析在社交网络中，识别关键用户是剖析的首要义务。

点度中心性权衡用户与他人的间接咨询数量，严密度两边性则关注抵达网络中其余用户距离的最短门路，而介数两边性强调用户作为消息中转站的角色。

特色值中心性则经过关联矩阵剖析节点的关键性。

社区划分算法识别网络中的社区，如消息资源间的相关性，可经过算法成功。

Girvan-Newman算法经过挑选最短门路上或者的通道边来划分社区，相似于分层聚类。

Google PageRank算法PageRank算法经过用户行为、偏好和评估，默认排序网页内容，提高用户体验。

初始每个网页被赋予一个概率值，降级环节思考网页间的链接相关和随机跳转概率，最终迭代计算出每个网页的PageRank值。

igraph模块学习igraph是网络剖析的弱小工具，支持R、Python、C/C++平台。

经过装置、导入模块，用户可以创立、检查和定制网络结构。

经常使用igraph启动绘图、规划，以及属性设置等操作，优化剖析效率。

总结社区网络剖析提供了深化了解复杂社交网络结构与配置的视角，经过算法与工具如PageRank和igraph，能够识别关键用户、划分社区并优化网络结构。

未来联合人造言语处置技术，将进一步增强剖析才干与可视化成果。

社交网络的外围介绍算法有哪些?

社交网络中的介绍算法关键分为两类。

一类是基于社交网络剖析的链接预测，即好友介绍。

这类介绍依赖于用户之间的相关数据，经过经典的链接预测算法，如基于相似性的链路预测方法，来预测潜在的好友相关。

另一类是应用社交消息启动东西介绍。

这类介绍假定用户的偏好遭到其社交好友的影响。

经过在传统介绍算法基础上融合社交边消息，可以优化介绍性能。

经典的社会化介绍算法包括启示式方法如TidalTrust、MoleTrust，以及基于模型的方法如SoRec、SocialMF、SoReg、TrustSVD等。

假设您对每个介绍算法的原理感兴味，具体消息可以在相关参考文献中找到。

此外，我已成功了一些经典的传统介绍算法，如ItemCF、UserCF、MF等，以及上述提及的经典社会化介绍算法，您可以参考hongleizhang/Recommender-System。

假设您有其余疑问，欢迎随时提问。

TigerGraph颁布具备50多种图算法的增强型图数据迷信库

TigerGraph, 一家专一于图数据处置的公司，近期颁布了一款增强型图数据迷信库，此库如今蕴含超越50种图算法，以满足市场对图剖析日益增长的需求。

以前的GSQL图算法库曾经裁减为图数据迷信库，这标记着TigerGraph对图数据剖析支持的深化和专业化。

新库不只在算法数量上有所打破，还引入了新的算法类别，如图嵌入（如node2vec和FastRP）、中心性算法、社区算法、相似度算法以及拓扑链接预测等。

图嵌入技术经过将高维图数据转换为低维示意，有助于了解和预测节点之间的相关。

中心性算规律协助识别网络中的关键节点，社区算规律用于社交网络剖析和欺诈检测。

选用TigerGraph，用户将受益于其开源、数据库内运转和可裁减的个性。

开源个性准许用户自在定制算法，数据库内运转则提供一站式数据治理和剖析处置方案，而可裁减性确保了不论数据量大小，都能提供高性能服务。

TigerGraph正努力于提供更片面的图数据迷信和机器学习工具，如图神经网络（GNNs）的整合，以优化数据剖析的准确性和效率。

未来，TigerGraph将继续丰盛其图数据迷信库，方案在2022年上半年推出数据库内的机器学习培训，以进一步简化数据处置流程。

假设你对这些新配置感兴味，可以经过与他们取得咨询，或访问GitHub失掉最新的算法资源和降级。

这个增强型图数据迷信库是TigerGraph在图数据畛域开展的一个关键里程碑，标记着他们在满足企业级图数据剖析需求上的始终提高和翻新。