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PageRank、最小天生树:ML开拓者应该相识的五种图算法

发布时间:2019-09-10 15:49:21 所属栏目:建站 来源:佚名
导读:在互联世界中,用户不能被视为独立的实体。他们之间存在一定的关系,我们有时希望在构建机器学习模型时考虑到这些关系。 在关系数据库中,我们无法在不同的行(用户)之间利用这种关系,但在图数据库中,这样做非常简单。 在这篇文章中,我们将讨论一些数

Pagerank 可用于任何我们想要估算网络节点重要性的地方。

  • 它已被用于查找影响力最高的论文;

  • 它已被 Google 用于网页排名;

  • 它可用于将推文-用户和推文排序为节点。如果用户 A 跟帖用户 B,则在用户之间创建链接;如果用户发推/转推,则在用户和推文之间建立链接;

  • 推荐引擎。

代码

在本次练习中,我们将使用 Facebook 数据。我们在 facebook 用户之间有一个边/链接文件。首先通过以下方法创建 Facebook 图:

  1. # reading the dataset 
  2. fb = nx.read_edgelist('../input/facebook-combined.txt', create_using = nx.Graph(), nodetype = int) 

(编辑:河北网)

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