数据挖掘_Epinions datasets(Epinions数据集)

随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，它能够有效地处理时间序列数据，并用于模式识别。

在本文中，我们将探讨如何使用随机森林进行时间序列数据模式识别。

首先，让我们简要介绍一下随机森林的基本原理。

随机森林是由多个决策树组成的集成模型。

每棵决策树都是基于随机选择的特征和数据样本进行训练的。

在预测阶段，随机森林会将每棵决策树的预测结果进行综合，从而得到最终的预测结果。

由于随机森林能够处理大量的特征和数据样本，并且不易过拟合，因此在处理时间序列数据时表现出色。

在使用随机森林进行时间序列数据模式识别时，首先需要准备好数据集。

数据集应包括多个时间点上的特征值和相应的标签。

特征值可以是各种各样的时间序列数据，例如股票价格、气温、交通流量等。

标签可以是待预测的事件或状态，例如股票涨跌、天气变化、交通拥堵等。

在准备数据集时，需要注意保持时间序列的连续性和足够的历史数据，以便训练模型。

接下来，我们将使用Python中的scikit-learn库来演示如何使用随机森林进行时间序列数据模式识别。

首先，我们需要导入必要的库和数据集。

```pythonimport numpy as npimport pandas as pdfromimport RandomForestClassifierfrom _selection import train_test_splitfromimport accuracy_score```接着，我们读取并预处理数据集。

假设我们的数据集包括时间序列的气温数据和对应的天气情况标签。

我们可以使用pandas库来读取数据，并对数据进行处理。

```pythondata = _csv('temperature_')X = ('label', axis=1)y = data['label']```然后，我们将数据集分割成训练集和测试集，并初始化随机森林模型。

随机森林特征重要性计算随机森林（RandomForest）是一种建模和分类算法，广泛用于数据挖掘，机器学习以及其他数据分析领域。

它可以分析复杂系统中的多个变量，获取有用的知识，从而帮助人们做出更好的决策。

尤其是对于特征选择以及模型参数选择方面，随机森林一直被作为一种有效的方法。

随机森林特征重要性计算（Feature Importance Calculation）是指评估每一个特征的重要性的过程。

它利用多棵树的结果，有助于提高模型的性能，把重要特征分类，从而进行模型参数的优化。

特征重要性计算的做法有很多，但最常用的是基于决策树的特征重要性计算。

一般来说，特征按照它们被树模型里使用的次数来排序，以衡量其重要性：特征越重要，它在树模型中被使用次数就越多。

基于决策树的特征重要性计算方法可以被称为Gini指数法。

Gini指数法把特征分成若干层次，每层的特征重要性值都不一样。

这是模型在分类和预测的过程中，根据特征重要性排序所采用的方法。

Gini指数法的实现很简单，是拿来即用的。

Gini指数法计算随机森林中每个特征的重要性，它以不同的方式得出每个特征的重要性。

Gini指数法通过计算不同特征值在模型中产生的差异，确定其对最终结果的影响程度，从而排序出每个特征的重要程度。

另外，还有一种常用的特征重要性计算方法，叫做信息增益（Information Gain）。

它的思想是在决策树中通过计算各个节点的信息增益值来确定树的构建顺序和精确度。

Information Gain方法提出了一种新的用来衡量特征重要性的方法，即计算某特征值对样本划分的影响程度，也就是某特征值在决策树建立过程中所起的作用。

在随机森林中，通过Gini指数和信息增益法都可以求得特征重要性。

通过Gini指数法可以得出每一个特征与最终结果的相关程度，可以更容易地排查出影响最终结果的特征。

而信息增益法则可以根据每一个特征值对样本划分的程度排序，来衡量每个特征在决策树建立过程中所起的作用。

《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测》阅读札记目录一、内容概括 (2)1.1 机器学习的发展与应用 (2)1.2 统计学习的概念与重要性 (4)二、数据挖掘 (5)2.1 数据挖掘的定义与过程 (6)2.2 常用数据挖掘方法与技术 (8)2.2.1 分类与聚类 (10)2.2.2 关联规则挖掘 (11)2.2.3 回归与异常检测 (13)2.3 数据挖掘的应用领域 (13)2.3.1 市场营销 (15)2.3.2 医疗诊断 (16)2.3.3 金融风险预测 (17)三、推断 (18)3.1 推断的基本概念与原理 (19)3.2 常用推断方法与技术 (20)3.2.1 参数估计 (22)3.2.2 置信区间 (22)3.2.3 假设检验 (23)3.3 推断的应用领域 (24)3.3.1 经济学研究 (26)3.3.2 社会科学研究 (27)3.3.3 工程质量控制 (28)四、预测 (30)4.1 预测的基本概念与原理 (31)4.2 常用预测方法与技术 (33)4.2.1 时间序列分析 (34)4.2.2 机器学习中的预测模型 (35)4.3 预测的应用领域 (37)4.3.1 金融市场预测 (38)4.3.2 医疗健康预测 (40)4.3.3 交通流量预测 (41)五、总结与展望 (43)5.1 本书内容总结 (44)5.2 未来发展趋势与挑战 (45)一、内容概括《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测》是一本介绍统计学习基础概念和方法的书籍，旨在帮助读者理解机器学习的基本原理和应用。

本书共分为四个部分，分别是监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

在监督学习部分，作者首先介绍了基本的回归和分类问题，然后讨论了核方法、决策树、支持向量机等常用算法。

在无监督学习部分，作者介绍了聚类、降维等基本概念和算法。

在半监督学习部分，作者讨论了半监督学习的基本思想和应用场景，并介绍了一些常用的半监督学习算法。

结合信任的推荐系统的性质龙宇;童向荣【摘要】结合信任的推荐系统可以有效地缓解传统协同过滤算法中存在的数据稀疏问题,并能给每个用户提供可信且准确的推荐.然而系统中的每个用户都是不同的,因此考虑针对不同用户应采用不同推荐模式来查找推荐群体,以做出更具个性化的推荐.研究了微观层次上的节点特性,引入了兴趣的概念,证明了被推荐者的多种节点特性对于推荐结果的影响效果.最后通过多组实验验证了推荐系统在具有不同特性的节点上的推荐效果差异.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2014(034)001【总页数】6页(P222-226,235)【关键词】信任;推荐系统;局部网络结构;兴趣;个性化推荐【作者】龙宇;童向荣【作者单位】烟台大学计算机学院,山东烟台 264005;烟台大学计算机学院,山东烟台 264005【正文语种】中文【中图分类】TP18随着Web2.0时代的到来,网络中的每个参与者都在成为信息的发布者,主动推送的应用有博客、微博等,被动的有维基百科等。

近年来随着各类移动设备的发展和网络信息承载力的提升,信息呈现爆炸式增长,用户根本不可能仅依靠自身从如此海量的数据中获取所感兴趣、所需要的信息或服务,此时就需要有一个推荐系统[1]来帮助用户自动检索和筛选海量数据并从中找出用户所需要的内容。

推荐系统主要可分为两大类：一类是基于内容(content-based)的推荐系统[2],这类方法主要靠抽取被推荐者的用户特征和被推荐候选项目的特征,然后通过被推荐者的用户特征向量和一系列被推荐候选项目的特征向量一一对比,进而选出最合适的项目作为结果推荐给被推荐者；另一类是基于协同过滤(Collaborative Filtering, CF)的推荐系统[3],此类系统主要是利用用户-项目评价集来找出过往评价与被推荐者最为相似的用户集作为推荐群体,然后将此推荐群体的过往历史评价信息进行整合,最终根据整合结果和具体系统要求做出推荐。

数据挖掘_Epinionsdatasets（Epinions数据集）Epinions datasets(Epinions数据集)数据摘要：it contains the ratings given by users to items and the trust statements issued by users.中⽂关键词：Epinions,数据集,信息,信任度,等级,英⽂关键词：Epinions,datasets,information,trust metrics,ratings,数据格式：TEXT数据⽤途：Social Network AnalysisInformation ProcessingClassification数据详细介绍：Epinions datasetsThe dataset was collected by Paolo Massa in a 5-week crawl (November/December 2003) from the/doc/0011947121.htmlWeb site.The dataset contains49,290 users who rated a total of139,738 different items at least once, writing664,824 reviews.487,181 issued trust statements.Users and Items are represented by anonimized numeric identifiers.The dataset consists of 2 files.Contents1 Files1.1 Ratings data1.2 Trust data1.3 Data collection procedure2 Papers analyzing Epinions datasetRatings dataratings_data.txt.bz2 (2.5 Megabytes): it contains the ratings given by users to items. Every line has the following format: user_id item_id rating_valueFor example,23 387 5represents the fact "user 23 has rated item 387 as 5"Ranges:user_id is in [1,49290]item_id is in [1,139738]rating_value is in [1,5]Trust datatrust_data.txt.bz2 (1.7 Megabytes): it contains the trust statements issued by users. Every line has the following format: source_user_id target_user_id trust_statement_valueFor example, the line22605 18420 1represents the fact "user 22605 has expressed a positive trust statement on user 18420"Ranges:source_user_id and target_user_id are in [1,49290]trust_statement_value is always 1 (since in the dataset there are only positive trust statements and not negative ones (distrust)).Note: there are no distrust statements in the dataset (block list) but only trust statements (web of trust), because the block list is kept private and not shown on the site.Data collection procedureThe data were collected using a crawler, written in Perl.It was the first program I (Paolo Massa) ever wrote in Perl (and an excuse for learning Perl) so the code is probably very ugly. Anyway I release the code under the GNU Generic Public Licence (GPL) so that other people might be use the code if they so wish.epinionsRobot_pl.txt is the version I used, this version parses the HTML and saves minimal information as perl objects. Later on, I saw this was not a wise choice (for example, I didn't save demographic information about users which might have been useful for testing, for example, is users trusted by user A comes from the same city or region). So later on I created a version that saves the original HTML pages(epinionsRobot_downloadHtml_pl.txt) but I didn't test it. Feel free to let me know if it works. Both Perl files are released under GNU Generic Public Licence (GPL), see first lines of the files. --PaoloMassaBe aware that the script was working in 2003, I didn't check but it is very likely that the format of HTML pages has changed significantly in the meantime so the script might needsome adjustments. Luckily, the code is released as open source so you can modify it. --Paolo Massa 11:34, 16 July 2010 (UTC)Papers analyzing Epinions datasetTrust-aware Recommender Systemsadd another paper!Retrieved from "/doc/0011947121.html/wiki/Downloaded_Epinions_dataset"数据预览：点此下载完整数据集。

基于桥梁用户的多社交网络影响最大化赵佳旭;陈志德;罗坚【摘要】单社交网络影响最大化问题已经得到了学术界的广泛关注与研究,然而如今多社交网络之间呈现信息互通的趋势.多社交网络中存在的桥梁用户(Bridge User,BU)(即同时拥有多个社交网络账户的用户),可将信息从一个社交网络分享至另外一个社交网络,信息传播不再局限于单个网络.本文针对多社交网络信息影响最大化进行了相关研究,分析了桥梁用户在多社交网络信息传播中的作用,提出了基于桥梁用户的多社交网络聚合算法,并在得到的聚合图上对多社交网络影响最大化问题进行求解.仿真实验对多社交网络影响最大化问题进行了求解,并证实了桥梁用户在多社交网络信息传播时的作用.%The influence maximization on single network has aroused widespread concerns and has become a research hotspot. However, there is a trend of information exchange between multi-social networks. The bridge user (BU), which refers to the user that has multi-accounts on multi-social networks, has the ability to share the information from one social network to another. Due to this, information spread is not limited to a single network. In this paper, we study the influence maximization on multi-social networks. We analyze the role of bridge user in multi-social networks information spread and propose a multi-social network aggregation algorithm based on bridge users, then we solve the problem of influence maximization on multi-social networks based on aggregate graph. Experiments solve the problem of influence maximization on multi-social networks and confirm the role of bridge users in the information spread on multi-social networks.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2017(026)011【总页数】6页(P199-204)【关键词】影响最大化;桥梁用户;多社交网络;信息传播;聚合图【作者】赵佳旭;陈志德;罗坚【作者单位】福建师范大学数学与计算机科学学院,福州 350007;福建师范大学数学与计算机科学学院,福州 350007;福建师范大学数学与计算机科学学院,福州350007【正文语种】中文社交网络给人们提供了一个交流、分享、传播信息的平台.Facebook、Twitter、Google+、微博、微信等众多社交网络平台应用逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分,越来越多的用户习惯于在这些社交网络平台上展示个人的生活、接受外界的信息.研究表明,世界范围内,62% 的成年人会使用社交网络,且约为22%的其上网时间花费在社交网络上.一项美国的调查显示,三分之二的成年网民使用社交网络与朋友、家人、工作伙伴等联系.信息在社交网络中以类似于“word-of-mouth”,即“口口相传”的方式传播,具有速度快、耗费少、影响广的特点,如今社交网络逐渐在社会信息传播、舆论影响、网络营销等方面扮演着重要的传播媒介,成为学术研究的热点.其中单平台内的网络影响最大化问题在学术界得到广泛的研究,即选择k个初始种子节点,让这些节点在网络中传播信息,且能获得最大化的影响范围.Richardson和Domingos最先将这个问题归纳成一个算法问题[1].目前针对于单平台影响最大化问题求解算法有基于贪婪算法和基于启发式算法[2],大量文献均在这两类算法基础上对单社交网络影响最大问题进行求解.例如在贪婪算法方面,Kemple等人证明了单网络的影响力最大化问题是一个NP难问题,其用贪婪算法来解决该问题,能够在(1-1/e)范围能接近最优解[3].Leskovec等人 CELF(Cost-Effective Lazy-Forward)算法,该算法在贪婪算法的基础上,利用影响力函数具有子模特性的特点,大大提高了求解效率(相比贪心算法提高了700倍的求解速度)[4].而后Goyal在CELF基础上提出CELF++,使得效率进一步提升[5].Borgs等人提出的反向蒙特卡洛算法,利用反向可达集(Reserve Reachable Set)进行求解,证实了该算法能近似达到最优的线性时间求解,并且求解精度仍然接近(1-1/e)[6].之后基于该算法有TIM/TIM+算法、IMM算法、SKIM算法等[7-9].基于启发式的算法方面,PMIA是在独立级联模型下的一个具有代表性的算法,该算法主要是将图上某一点的影响力传播转化为该节点附近的具有代表型的最大影响力传播子树的传播.该算法能在线性时间内完成,大大提高了求解速度且求解结果接近贪心算法[10].其他算法例如LDAG算法和SIMPATH算法,是线性阈值传播模型下的高效算法[11,12].基于启发式算法普遍快于基于贪心算法的求解方法[2].然而目前互联网存在的不只是一个社交网络平台,且现有的信息分享机制使得信息能够从社交网络A传播到社交网络B,仅仅在单社交网络平台的信息传播模型已经不能满足现实的信息传播特征.例如微信朋友圈与新浪微博的信息分享机制,使得同时拥有新浪微博和微信账号的用户能够将新浪微博上的信息传播到微信朋友圈,反之亦可.这种跨平台的多社交网络联通传播渠道跨越平台的限制,实现让信息在多社交网络平台中传播.相对于单社交网络影响最大化,多社交网络影响最大化问题需要考虑信息在多个异构社交网络间的传播问题,例如处于网络交界的用户信息自传播如何刻画,网络中用户影响力的刻画等问题.针对多社交网络影响最大化的挑战,Shen等人将多个社交网络结合成一个网络,利用结合网络研究信息传播规律[13].李国良等人在其工作中考虑了信息的自传播特性,假设在多社交网络中扮演中间节点的用户具有自传播(即将信息传播到多个社交平台),利用自传播特性将多个网络之间联系起来,解决影响最大化问题[14].李小康等人在他们的研究中,将此问题扩展到更广泛的影响模型,并证明该问题是NP难问题[15],然而李的工作是将多社交网络中的节点、边看成一个网络集合,并没有考虑多社交网络中的某些用户能够将一个社交网络的信息传播到另一个社交网络的特征.Dung T等人的工作则提出了多个社交网络平台的通用表示方案,定义了用户的通用标识,并在不改变传播规律的前提下将多个社交网络转化为单个网络模型[16],但他们将用户在不同网络间分享信息的概率等同于用户的阈值,而其阈值是在线性阈值模型中描述用户在社交网络中受到邻居节点多大的影响才能被激活,与用户将一个社交网络的消息分享至别的社交网络的自传播概率不同.本文在前面工作的基础上,考虑桥梁用户在多社交网络信息传播过程中的作用,提出了基于桥梁用户的多社交网络聚合算法,并在得到的聚合图上对多社交网络影响最大化问题进行求解.即在给定的多个社交网络中,选择k个用户,并且通过这些用户能够使得信息在多个社交网络上获得最大范围的传播.假设有两个社交网络G1和G2.如图1所示,信息在单社交网络传播时,信息的交互仅限定于单社交网络平台之内.若图中斑状节点表示同时拥有社交网络G1和G2账户的用户,在此我们定义此类型用户为桥梁用户BU(Bridge User),即能够实现两个社交网络信息传播互联的节点.通过桥梁用户BU,在G1中接受信息后会以一定的概率将该信息转发至G2,由此实现如图2所示的信息互通渠道,信息从G1流入G2. 现有社交网络由 m个社交网络用户及用户间的关系构成.用表示用户参与G(拥有iGi账户),则 Vi可表示为所有桥梁用户组成集合BU.定义 1.桥梁用户的自传播性:在多社交网络中,若用户 ,且同时参与Gp和Gq,当受到信息影响后,其有一定的自传播概率将信息传播至G,影q响.定义2.桥梁用户的自传播概率矩阵表示用户的自传播概率矩阵,其中Pij表示用户接受消息后,将消息传播至Gj的概率Pij的大小取决于用户历史自传播行为,计算方式如下:其中,Nij表示用户将消息转发至的次数,表示用户ui所有的跨平台转发次数.信息在多社交网中传播,且多社交网络由 m个用户及用户间的关系构成.桥梁用户构成集合BU.Gi中的每一个节点有激活与未激活两种状态.其中激活状态是指节点接收到信息之后受到信息的影响,成为下一个信息传播者;未激活状态表示节点未能被信息影响,不会成为信息的传播者.状态为未激活的节点能够被状态为激活的节点所激活,且处于激活状态的节点不能够变为激活状态,即激活的过程不可逆.多社交网络影响最大化问题即从的所有节点中选择k个种子用户,构成种子节点集合Seed,使传播的信息由集合Seed中的用户发起,能够让n个社交网络中激活的节点个数最多,即影响最大.定义为用户集合S在Gi进行信息传播的影响延展度,则多社交网络信息传播最大化问题可形式化定义为:其中,单网络影响最大化的问题属于组合优化问题,在经典独立级联和线性阈值模型下均属于图覆盖问题的扩展[2].单社交网络影响最大是NP-hard问题,多网络影响最大化是单网络影响最大化的扩充,因此多网络影响最大化也是NP-hard问题,不存在多项式时间内的最优解,利用有效的近似算法是解决NP-hard问题的途径之一.多社交网络的影响传播过程,不能仅仅计算节点在社交网络中的影响力.一个用户可能在多个社交网络中存在,也就是前文我们定义的桥梁用户.桥梁用户的存在,导致不同网络中的两个节点可能代表的是同一个用户.针对此问题,本文首先提出基于桥梁用户的多社交网络聚合算法将多个社交网络图聚合为一个图,之后在聚合图上使用影响最大化算法对多社交网络影响最大化问题进行求解.算法描述如下.针对影响最大化问题,目前主要求解算法分为启发式算法和贪心算法两类.其中启发式算法有PMIA、LDAG、SIMPATH等,贪心算法有Greedy、CELF算法、TIM算法等.当得到聚合图后,可使用这些算法对多社交网络影响最大化问题求解,记表示求解影响最大化的算法集合,算法描述如下.本文实验基于三个真实社交网络用户关系数据,数据详情如表1所示.(1)NetHEPT:此数据集来源于“High Energy Physics”,是一个关于文章合作作者的网络数据,其中若某作者发表一篇文章,则其与该文章的合作作者之间就存在一条边.本数据集包括15233个节点,62796条边.(2)Epinions:此数据来源于社交网络 Epinions.在Epinions网站,若某用户信任另一用户,则该用户之间存在一条边.本数据集包括75879个节点,508837条边. (3)Slashdot:此数据集来源于 Slashdot网站,一个咨询科技网站且其用户能够在网站上发布意见.在此数据集中,用户若是朋友或反对者关系时,则看做用户之间有关系,且存在一条边.本数据集包括82168个节点和948464条边.上述3个社交网络均为有向无权图.本文采用3个影响最大化算法:LDGA、Simpath以及CELF++,作为求解种子集的算法.本实验使用的传播模型是独立级联(Independent Cascade,IC)模型,对于存在于图G中的边,我们采用节点u出度的倒数作为节点u激活其邻居节点的概率每次计算种子集合影响力传播范围,均通过10000次蒙特卡罗方法模拟传播过程.使用LDGA算法时,影响参数因子的取值为1/320;使用Simpath和CELF++算法时,参数和t分别设置为0.001和4.本文首先求解单社交网络影响最大化问题.图3为在IC模型下,选取的种子节点个数从1至50时,3个社交网络的最终激活节点个数的变化.实验结果可以看出,随着种子节点集合的增大,单社交网络影响力传播均呈现上升趋势.在算法方面,不同的算法在不同的数据集上表现不同,但整体上CELF++算法取得的影响力传播范围更广,因此在模拟多社交网络传播过程中,本文选取CELF++算法来进行影响最大化求解.本文首先求解在不考虑桥梁用户BU情况下的影响最大化问题.即对上述3个社交网络的节点重新编号,聚合成一个网络其中利用 CELF++算法求解影响最大问题,得到如图4所示的结果.在表2中列出选取不同数目的初始种子节点时,各社交网络影响范围以及聚合网络G的影响范围.由图4可知,在不考虑桥梁用户的聚合网络中,影响传播范围同样随着种子节点个数的增多而增大.然而从表2中分析可知,在同样的种子节点个数条件下,虽然聚合网络中的影响传播范围均大于三个网络单独考虑时的影响传播范围,但比较可知,与信息在Epinions网络中传播范围相比,聚合网络未呈现明显增大.由该聚合方式我们可知,这种网络聚合方法并不考虑桥梁用户的自传播特性,在合并时仅仅是将节点重新编号,原本属于不同网络间的节点仍不会产生信息的交换,因此影响最大化算法选择的基本上还是在单个网络中影响最大的那个“节点”,而非“用户”,导致聚合网络的影响传播并没有明显提升.前文已经分析了桥梁用户在多个社交网络信息传播过程中的作用.实验中,本文随机选取了一些用户,将其做为桥梁用户考虑,利用本文提出的基于桥梁用户的多社交网络聚合算法将三个网络聚合成之后利用影响最大化求解算法求解多社交网络影响最大化问题.在实验中,由于获取桥梁用户在不同网络中的自传播概率相对困难,因而本实验采用随机生成的方式设置桥梁用户在不同网络中的自传播概率矩阵.自传播概率随桥梁用户的选取而提前生成且固定.实验中,选取桥梁用户的个数分别为0,1000,2000,3000,4000,5000.图 5 所示为考虑桥梁用户的情况下,影响力的传播结果.实验结果表明,随着种子节点个数的增加,影响传播范围变大.前文已经分析,桥梁用户以一定的概率,将社交网络G1中的信息转播到G2中,因而,考虑桥梁用户时,对用户影响力的估算要大于将其分开作为多个节点的影响力.桥梁用户的个数越多,信息在多社交网络中传播的路径也就越多,因此估算节点的影响力值也就变得越大.从图5的结果也可以看出,不考虑桥梁用户(即|BU|=0)的影响力传播范围整体上均低于存在桥梁用户的情况,且随着桥梁用户个数的增多,影响力范围变的越来越大.为验证桥梁用户在信息传播过程中是否有促进影响力传播的作用,本实验将信息在三个网络中单一传播时的影响范围之和(用Spread(S+H+E)表示)与考虑桥梁用户(这里取|BU|=1000)时的聚合网络G*(V*,E*)中的传播范围 (用Spread(Samp;Hamp;E)表示)比较.从图6的实验结果可看出,考虑桥梁用户时的影响传播范围大于信息在单个网络的传播范围之和,说明桥梁用户的存在使得信息影响范围扩大,证实了桥梁用户在促进信息传播方面的价值.由此可知本文所提出的算法有利于在多社交网络中发掘出更准确、传播效果更好的初始种子集.本文研究了信息在多社交网络传播影响最大化问题,考虑在多个社交网络中均存在的桥梁用户问题,阐述了桥梁用户在多社交网络信息传播过程中的桥梁作用,提出了基于桥梁用户的多社交网络聚合算法以及基于聚合图的多社交网络信息影响最大化算法,并通过真实网络数据集对本文思想进行了验证,实验结果表明信息在多社交网络平台传播与单平台传播存在差异性,同时证实了桥梁用户在多社交网络信息传播时的作用.因此,在考虑多社交网络信息传播最大化时,要考虑桥梁用户问题,由此选出的种子节点才是能够达到多社交网络影响最大化.【相关文献】1 Domingos P,Richardson M.Mining the network value of customers.Proc.of the Seventh ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.San Francisco,California.2001.57–66.2 陈卫.社交网络影响力传播研究.大数据,2015,1(3):82–98.3 Kempe D,Kleinberg J,Tardos É.Maximizing the spread of influence through a social network.Proc.of the Ninth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.Washington,D.C.,USA.2003.137–146.4 Leskovec J,Krause A,Guestrin C,et al.Cost-effective outbreak detection innetworks.Proc.of the 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.San Jose,California,USA.2007.420–429.5 Goyal A,Lu W,Lakshmanan LVS.CELF++:Optimizing the greedy algorithm for influence maximization in social networks.Proc.of the 20thInternational Conference Companion on World Wide Web.Hyderabad,India.2011.47–48.6 Borgs C,Brautbar M,Chayes J,et al.Maximizing social influence in nearly optimaltime.Proc.of the Twenty-Fifth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms.Portland,Orego,USA.2014.946–957.7 Tang YZ,Shi YC,Xiao XK.Influence maximization in nearlinear time:A martingale approach.Proc.of the 2015 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data.Melbourne,Victoria,Australia.2015.1539–1554.8 Tang YZ,Xiao XK,Shi YC.Influence maximization:Nearoptimal time complexity meets practical efficiency.Proc.of the 2014 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data.Snowbird,Utah,USA.2014.75–86.9 Cohen E,Delling D,Pajor T,et al.Sketch-based influence maximization and computation:Scaling up with guarantees.Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Conference on Information and KnowledgeManagement.Shanghai,China.2014.629–638.10 Wang C,Chen W,Wang YJ.Scalable influence maximization for independent cascade model in large-scale social networks.Data Mining and KnowledgeDiscovery,2012,25(3):545–576.[doi:10.1007/s10618-012-0262-1]11 Chen W,Yuan YF,Zhang L.Scalable influence maximization in social networks under the linear threshold model.Proc.of the 10th International Conference on DataMining.Sydney,NSW,Australia.2010.88–97.12 Goyal A,Lu W,Lakshmanan LVS.SIMPATH:An efficient algorithm for influence maximization under the linear threshold model.Proc.of the 11th International Conference on Data Mining (ICDM).Vancouver,BC,Canada.2011.211–220.13 Shen YL,Dinh TN,Zhang HY,et al.Interest-matching information propagation in multiple online social networks.Proc.of the 21st ACM International Conference on Information and Knowledge Management.Maui,Hawaii,USA.2012.1824–1828.14 李国良,楚娅萍,冯建华,等.多社交网络的影响力最大化分析.计算机学报,2016,39(4):643–656.[doi:10.11897/SP.J.1016.2016.00643]15 李小康,张茜,孙昊,等.社交网络中多渠道影响最大化方法.计算机研究与发展,2016,53(8):1709–1718.[doi:10.7544/issn1000-1239.2016.20160211]16 Nguyen DT,Das S,Thai MT.Influence maximization in multiple online socialnetworks.Proc.2013 IEEE Global Communications Conference.Atlanta,GA,USA.2013.3060–3065.。

融合信任传播和矩阵分解的协同推荐算法于洪涛;周静;张付志【期刊名称】《燕山大学学报》【年(卷),期】2013(000)005【摘要】针对现有基于模型的协同推荐算法推荐精度不高和覆盖面较小的问题，引入社会网络中的信任信息对基于矩阵分解的推荐模型进行扩展，提出一种融合信任传播和矩阵分解的协同推荐算法。

首先，基于社会网络中的直接信任关系，提出一种信任传播规则，实现社会网络中信任关系的传递；然后，利用矩阵分解技术降维处理大规模数据集的优势，提出一种融合信任传播机制和矩阵分解模型的协同推荐算法。

在Epinions数据集上的实验结果表明，本文提出的推荐算法不仅提高了推荐的精度，而且增加了推荐的覆盖面。

%Aiming at the problems that the existing model-based collaborative filtering algorithm has low recommendation accuracy and small recommendation coverage, a collaborative recommendation algorithm integrated trust propagation and matrix factoriza-tion by introducing the trust information of social network to extend the matrix factorization-based recommendation model is pro-posed in this paper. Firstly, a trust propagation rules based on the direct trust relationships of the social network is presented so as to propagate the trust in the social networks. Then a collaborative recommendation algorithm by integrating trust propagation and matrix factorization model is proposed according to the characteristics that the matrix factorization technique can reduce the dimen-sion of large-scale datasets. Theexperimental results on the Epinions show that the proposed algorithm can not only improve the recommendation accuracy but also increase the recommendation coverage.【总页数】6页(P424-429)【作者】于洪涛;周静;张付志【作者单位】燕山大学信息科学与工程学院，河北秦皇岛 066004;燕山大学信息科学与工程学院，河北秦皇岛 066004;燕山大学信息科学与工程学院，河北秦皇岛 066004【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.基于信任和矩阵分解的协同过滤推荐算法 [J], 郑鹏;王应明;梁薇2.基于信任和概率矩阵分解的协同推荐算法研究 [J], 郑修猛;陈福才;柯丽虹3.融合用户信任度的概率矩阵分解推荐算法 [J], 陈辉;王锴钺4.融合信任关系的联合矩阵分解推荐算法仿真 [J], 郭磊;余文森;吴清寿5.融合用户信任度的概率矩阵分解群组推荐算法 [J], 宋玉龙;马文明;刘彤彤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

Pinecone 向量数据库的基本概念1. 引言Pinecone 是一种高性能、高可扩展性的向量数据库，专为大规模向量数据存储和快速检索而设计。

它利用最新的向量索引技术，提供了高效的相似度搜索和近邻搜索功能。

本文将详细介绍 Pinecone 向量数据库的关键概念，包括向量、索引、查询和应用等。

2. 向量在 Pinecone 中，向量是指具有固定维度的数值数组。

每个维度对应于数据中的一个特征或属性。

例如，在图像识别任务中，可以使用一个具有固定长度的向量来表示图像特征。

在自然语言处理任务中，可以使用一个固定长度的向量来表示文本特征。

通过将数据转换为向量形式，可以方便地进行相似度计算和近邻搜索。

2.1 定义在数学上，向量表示空间中一个点或对象。

它由一组有序数值组成，并且可以在空间中进行运算和比较。

2.2 重要性向量是机器学习和数据挖掘等领域中常用的数据表示方式之一。

它具有以下重要性：•统一表示：将不同类型的数据（如图像、文本、音频等）转换为向量形式，可以统一数据的表示方式，方便进行后续的计算和分析。

•特征提取：通过将原始数据转换为向量形式，可以从中提取出有用的特征信息，帮助解决各种机器学习和数据挖掘问题。

•相似度计算：通过计算向量之间的相似度，可以衡量数据之间的相似程度，并进行相应的分类、聚类或推荐等任务。

2.3 应用向量在各个领域都有广泛的应用。

以下是一些常见的应用场景：•图像识别：将图像转换为向量表示，通过计算向量之间的距离来识别图像中的物体或场景。

•文本分类：将文本转换为向量表示，通过计算向量之间的相似度来判断文本所属类别。

•推荐系统：将用户和物品表示为向量，通过计算用户与物品之间的相似度来进行个性化推荐。

•搜索引擎：将查询词和文档表示为向量，通过计算它们之间的相似度来返回相关文档。

3. 索引索引是 Pinecone 向量数据库中存储和组织向量数据的关键技术。

它可以加速相似度搜索和近邻搜索操作，提高查询的效率。

一种基于社交网络的非负矩阵分解算法
谢海迪;周云;李彤岩
【期刊名称】《成都信息工程大学学报》
【年(卷),期】2024(39)1
【摘要】基于社交网络的推荐算法主要是将用户社交关系和评分信息相结合,有效解决因缺乏评分数据而引起的冷启动问题。

但基于社交网络的推荐算法只针对用户之间的相关性进行分析,事实上用户之间的关系水平也会对推荐结果产生一定程度的影响。

因此提出一种基于社交网络的非负矩阵分解算法CTSVD。

CTSVD算法通过用户的社交网络进行信任和不信任的亲密度计算,更新用户之间信任值和不信任值,校正社交关系对预测结果的影响。

通过在实际数据集Epinions的实验,验证CTSVD方法的准确性,并能较好地解决传统的冷启动问题。

【总页数】6页(P50-55)
【作者】谢海迪;周云;李彤岩
【作者单位】成都信息工程大学通信工程学院;78111部队
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于加权非负矩阵分解的非负张量分解算法
2.一种基于非负矩阵分解的聚类集成算法
3.一种基于加权非负矩阵分解的多维用户人格特质识别算法
4.一种基于光谱
距离约束的非负矩阵分解算法5.一种基于正则化方法的非负矩阵分解算法研究与应用
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《纳瓦尔宝典》读书分享书名：《纳瓦尔宝典---财富与幸福指南》作者介绍：【美】埃里克.乔根森产品策略师和作家。

2011年，他加入了Zaarly的创始团队。

他的商业博客Evergreen，粉丝超过百万。

他作为陌生人收集和整理了纳瓦尔发表于Twitter等自媒体平台的文章、语录，汇编成这本书，在征求了纳瓦尔的首肯后正式出版。

总结：从白手起家到财富自由，硅谷知名天使投资人纳瓦尔的智慧箴言录纳瓦尔介绍：·1974年，出生于印度德里·1983年，9岁，从印度新德里搬到美国纽约皇后区·1988年，14岁，就读于史岱文森高中·1995年，21岁，从达特茅斯大学毕业（学习计算机科学和经济学） ·1999年，25岁，成为Epinions创创始人/首席执行官·2001年，27岁，成为风投机构August Capital创业合伙人·2003年，29岁，成为分类广告平台Vast创始人·2005年，31岁，在硅谷被称为“放射性泥浆”·2007年，33岁，创立小型风险投资Hit Forge基金，最初设想是用作孵化器 ·2007年，33岁，创立VentureHacks博客·2010年，36岁，创立AngelList·2010年，36岁，投资优步·2012年，38岁，游说国会通过《就业法案》·2018年，44岁，获评“年度天使投资人书籍主要内容：第一部分财富：如何不靠运气致富积累财富:赚钱不是一件想做就能做到的事，而是一门需要学习的技能；1. 想要获得财富必须清楚的三个问题：做什么？和谁在一起？什么时候做？与埋头苦干相比，更重要的是理解和思考财富是指在你睡觉时仍能为你 赚钱的资产。

金钱是我们转换时间和财富的方式。

要想获得财富，就必须充分利用杠杆效应。

商业杠杆来自资本、劳动力和复制边际成本为零的产品（代码和媒体）。

融合用户相似度和信任传播重组信任矩阵算法原福永;马琳;梁顺攀【摘要】Aiming at the problems of Collaborative Filtering( CF) , such as data sparsity and cold start, an algorithm of reconstructing trust matrix is proposed in this paper, which integrates user similarity and weighted trust propagation.Specifically, the trust relation-ship of those users whose similarity falls below a certain threshold is removed firstly. Then the users of rating matrix is added into trust matrix when the similarity between the users exceeds a certain threshold. Finally, weighted trust propagation is considered, in order to incorporate more trusted neighbors as well as distinguish trusted neighbors in a shorter distance with those in a longer distance.Experimental results on FilmTrust and Epinions data sets show that the proposed method can achieve superior prediction accuracy and solve cold user problem better.%针对协同过滤面临的一些本质问题,如数据稀疏和冷启动,本文提出了融合用户相似度和加权的信任传播来重组信任矩阵的方法. 首先,将原始信任矩阵中用户相似度低于某一阈值的信任关系去掉;其次,将评分矩阵中用户相似度高于某一阈值的用户对添加到信任矩阵中;最后,考虑加权的信任传播,以此找到更多的信任邻居并对不同距离的信任邻居进行区分. 在Epinions和FilmTrust数据集上进行的对比实验结果表明,重组信任矩阵的方法能够有效地提高推荐精度,并在一定程度上解决了冷启动问题.【期刊名称】《燕山大学学报》【年(卷),期】2015(039)006【总页数】6页(P535-540)【关键词】协同过滤;用户相似度;加权的信任传播;重组信任矩阵【作者】原福永;马琳;梁顺攀【作者单位】燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004【正文语种】中文【中图分类】TP39Web 2.0的迅猛发展极大地改善了用户线上行为，从浏览、搜索到交互、共享［1］。

协同过滤作为目前应用最为广泛的一种推荐方法[1]，主要分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。

基于用户的协同过滤方法通过计算用户之间的相似度，找出与目标用户兴趣相似的近邻用户集，从相似用户感兴趣的项目中对目标用户进行推荐；基于项目的协同过滤指根据用户的历史偏好记录计算项目之间的相似度，将相似项目推荐给当前用户[2]。

由于协同过滤算法非常流行，研究人员尝试了不同的方法来改进它。

一方面，一些学者设计了新的启发式方法，如聚类、降维、加权预测等。

另一方面，一些学者将统计模型、概率相关模型等与协同过滤结合起来，生成新的推荐算法。

然而，这些算法也变得更加复杂或者难以实现。

Slope One算法是那些有效且易于实现的算法之一。

Slope One算法是由Lemire等[3]在2005年提出的一种基于项目的协同过滤算法，与其他推荐算法相比更加高效、容易执行。

作为一种有效的协同过滤算法，Slope One算法受到了研究者的广泛关注并加以改进。

如Wang等人[4]利用Slope One算法对用户项目评分矩阵填充，再引入用户相似度，将新变量纳入算法权重，提高用户个性化推荐质量；Zhang[5]利用Slope One⦾大数据与云计算⦾基于均衡接近度灰关联的Slope One算法张岐山，陈露露福州大学经济与管理学院，福州350108摘要：作为一种基于项目的协同过滤推荐算法，Slope One算法易于实现且高效。

但由于Slope One算法未考虑用户相似性，导致其在处理涉及用户关系的个性化推荐任务时性能不高。

针对以上问题，提出了改进的Slope One算法。

提出一种均衡接近度灰关联分析方法计算用户之间的均衡接近度，利用均衡接近度度量用户间的相似程度，然后将均衡接近度值融入到Slope One算法中进行评分预测，在MovieLens和Epinions数据集下的对比实验表明，该算法具有更低的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE），提高了预测的准确度和推荐质量。

数据挖掘数据预处理标题：数据挖掘数据预处理引言概述：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中模式和关联的过程。

在进行数据挖掘之前，数据预处理是非常重要的一步，它可以匡助清洗和转换原始数据，使其更适适合于数据挖掘算法的输入。

本文将详细介绍数据挖掘中的数据预处理过程。

一、数据清洗1.1 缺失值处理：处理数据集中的缺失值是数据清洗的重要一步。

常见的处理方法包括删除缺失值、填充缺失值或者使用插值方法进行填充。

1.2 噪声数据处理：噪声数据是指在数据中存在的错误或者异常值。

通过使用平滑技术、聚类方法或者离群点检测算法可以有效处理噪声数据。

1.3 异常值处理：异常值是指与其他数据明显不同的数值。

可以通过箱线图检测异常值，并根据具体情况进行处理或者剔除。

二、数据集成2.1 数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。

数据集成可以通过合并、连接或者追加等方式进行。

2.2 数据变换：对数据进行规范化、标准化或者离散化处理，以便更好地适应数据挖掘算法的需求。

2.3 数据降维：通过主成份分析（PCA）等方法减少数据集的维度，提高数据挖掘效率和准确性。

三、数据规约3.1 属性规约：通过选择最重要的属性或者特征，减少数据集的维度，提高数据挖掘算法的效率和准确性。

3.2 数值规约：通过将数据进行聚类或者离散化等方法，减少数据集的数据量，提高数据处理速度。

3.3 数据压缩：通过数据压缩算法对数据进行压缩，减少数据存储和传输的成本。

四、数据变换4.1 数据平滑：通过平滑技术对数据进行处理，减少数据中的波动和噪声，使数据更易于分析。

4.2 数据会萃：将数据进行聚合处理，减少数据集的大小，提高数据挖掘算法的效率。

4.3 数据标准化：将数据转换为统一的标准尺度，避免数据之间的量纲差异对数据挖掘结果的影响。

五、数据集成5.1 数据集成：将清洗、变换和规约后的数据集进行整合，形成最终的数据集。

5.2 数据划分：将数据集分为训练集和测试集，以便对数据挖掘模型进行训练和评估。

gini随机森林数据挖掘算法Gini随机森林数据挖掘算法随着数据的爆炸式增长，如何从大量的数据中提取有价值的信息已经成为了一个重要的问题。

数据挖掘作为一种从大量数据中发现模式、规律和知识的技术，受到了广泛关注。

在众多的数据挖掘算法中，Gini随机森林算法凭借其高效、准确和稳定性等优势，成为了一种常用的数据挖掘算法。

Gini随机森林算法是基于决策树的一种集成学习算法。

集成学习是一种将多个弱分类器组合成一个强分类器的方法。

而决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过一系列的判断节点和叶子节点来对数据进行分类。

Gini指数是Gini随机森林算法的核心概念之一。

Gini指数衡量了一个随机变量的不确定性，其取值范围为[0,1]，越接近0表示不确定性越低，越接近1表示不确定性越高。

在Gini随机森林算法中，通过计算每个特征的Gini指数来选择最优特征，从而进行数据划分。

选择Gini指数最小的特征作为划分特征，可以使得决策树的分类效果更好。

在Gini随机森林算法中，随机森林是由多个决策树组成的。

每个决策树都是独立而随机地从原始数据中抽取一定数量的样本进行训练，然后通过投票的方式来确定最终的分类结果。

通过引入随机性，随机森林可以降低过拟合的风险，并且具有较好的鲁棒性。

Gini随机森林算法具有以下几个特点。

首先，它可以处理具有大量特征和样本的数据集，且对缺失值和异常值具有较好的容错性。

其次，它可以用于分类和回归问题，并且对于多分类问题也有较好的表现。

此外，Gini随机森林算法还可以用于特征选择，通过计算特征的重要性来筛选出对分类结果影响较大的特征。

在实际应用中，Gini随机森林算法已经被广泛应用于各个领域。

例如，在金融领域，Gini随机森林算法可以用于信用评分、风险评估等方面。

在医疗领域，Gini随机森林算法可以用于疾病预测、药物研发等方面。

在电商领域，Gini随机森林算法可以用于用户购买行为分析、推荐系统等方面。

基于加权相似度的用户协同过滤方法范永全;杜亚军【摘要】The similarity measure between users has significant impact on the results of collaborative filtering recommen-dation system. To increase the accuracy of neighbor selection, a weighted Pearson Correlation Coefficient(PCC)similarity measurement is proposed to calculate PCC weighting factor directly with the number of user-item ratings. The improved pearson similarity metrics is applied to empirical analysis of the MovieLens, Douban and Epinions dataset. Experimental results show that the proposed method can improve the recommendation accuracy of collaborative filtering effectively in terms of Mean Absolute Error(MAE)and precision.%协同过滤算法中用户相似性度量的准确性对推荐质量有显著影响。

为了提高用户协同过滤算法中近邻选择的准确率，提出一种加权的皮尔逊相关系数（PCC），可根据用户-项目的评分数，直接计算出PCC加权因子。

将改进的皮尔逊相似度机制用于MovieLens，Douban和Epinions数据集进行实证分析。

机器学习_ParkinsonsDataSet（帕⾦森数据集）Parkinsons Data Set(帕⾦森数据集)数据摘要：Oxford Parkinson's Disease Detection Dataset.This dataset is composed of a range of biomedical voice measurements from 31 people, 23 with Parkinson's disease (PD). Each column in the table is a particular voice measure, and each row corresponds one of 195 voice recording from these individuals ("name" column). The main aim of the data is to discriminate healthy people from those with PD, according to "status" column which is set to 0 for healthy and 1 for PD.中⽂关键词：帕⾦森,多变量,分类,UCI,英⽂关键词：Parkinsons,Multivariate,Classification,UCI,数据格式：TEXT数据⽤途：This data set is used for classification.数据详细介绍：Parkinsons Data SetAbstract: Oxford Parkinson's Disease Detection DatasetSource:The dataset was created by Max Little of the University of Oxford, in collaboration with the National Centre for Voice and Speech, Denver, Colorado, who recorded the speech signals. The original study published the feature extraction methods for general voice disorders.Data Set Information:This dataset is composed of a range of biomedical voice measurements from 31 people, 23 with Parkinson's disease (PD). Each column in the table is a particular voice measure, and each row corresponds one of 195 voice recording from these individuals ("name" column). The main aim of the data is to discriminate healthy people from those with PD, according to "status" column which is set to 0 for healthy and 1 for PD.The data is in ASCII CSV format. The rows of the CSV file contain an instance corresponding to one voice recording. There are around six recordings per patient, the name of the patient is identified in the first column.For further information or to pass on comments, please contact Max Little (littlem '@' /doc/6e7149603.html).Further details are contained in the following reference -- if you use this dataset, please cite:Max A. Little, Patrick E. McSharry, Eric J. Hunter, Lorraine O. Ramig (2008), 'Suitability of dysphonia measurements for telemonitoring of Parkinson's disease', IEEE Transactions on Biomedical Engineering (to appear). Attribute Information: Matrix column entries (attributes):name - ASCII subject name and recording numberMDVP:Fo(Hz) - Average vocal fundamental frequencyMDVP:Fhi(Hz) - Maximum vocal fundamental frequencyMDVP:Flo(Hz) - Minimum vocal fundamental frequencyMDVP:Jitter(%),MDVP:Jitter(Abs),MDVP:RAP,MDVP:PPQ,Jitter:DDP - Several measures of variation in fundamental frequencyMDVP:Shimmer,MDVP:Shimmer(dB),Shimmer:APQ3,Shimmer:APQ5,MDVP: APQ,Shimmer:DDA - Several measures of variation in amplitudeNHR,HNR - Two measures of ratio of noise to tonal components in the voice status - Health status of the subject (one) -Parkinson's, (zero) - healthy RPDE,D2 - Two nonlinear dynamical complexity measuresDFA - Signal fractal scaling exponentspread1,spread2,PPE - Three nonlinear measures of fundamental frequency variation数据预览：点此下载完整数据集。