1幂律分布和指数分布我们在博客中《图数据挖掘（二）：网络的常见度量属性》提到，节点度分布\(p(k)\)为关于\(k\)的函数，表示网络中度为\(k\)的节点占多大比例。我们发现，现实世界许多网络的节点度分布与幂函数乘正比：\[p(k)\proptok^{-\alpha}\]比如下图就是对Flick社交网络中\(p(k)\)的概率分布图像的可视化：由于对\(y=x^{-\alpha}\)两边取对数可以得到\(\log(y)=-\alpha\log(x)\)，因此我们使用原数据在log-log尺度上绘制图像得到：可以看到此时幂律分布像一条斜率为\(-\alpha\)的直线。事实上，我们可以用该方
1幂律分布和指数分布我们在博客中《图数据挖掘（二）：网络的常见度量属性》提到，节点度分布\(p(k)\)为关于\(k\)的函数，表示网络中度为\(k\)的节点占多大比例。我们发现，现实世界许多网络的节点度分布与幂函数乘正比：\[p(k)\proptok^{-\alpha}\]比如下图就是对Flick社交网络中\(p(k)\)的概率分布图像的可视化：由于对\(y=x^{-\alpha}\)两边取对数可以得到\(\log(y)=-\alpha\log(x)\)，因此我们使用原数据在log-log尺度上绘制图像得到：可以看到此时幂律分布像一条斜率为\(-\alpha\)的直线。事实上，我们可以用该方
1网络中的传播1.1一些传播的例子我们现在来研究网络中的传播。事实上，在网络中存在许多从节点到节点级联的行为，就像传染病一样。这在不同领域中都有所体现，比如：生物学传染性疾病信息技术级联故障，信息的传播社会学谣言、新闻、新技术的传播，虚拟市场下图就展示了一个信息经由媒体扩散（diffusion）的过程：1.2基于网络构建传播模型接下来我们看如何基于网络构建传播模型。以传染病为例，传染病会沿着网络的边进行传播。这种传播形成了一个传播树，也即级联，如下图所示：我们定义一些术语：将其中传播的对象为contagion；被传染这一事件称为adoption、infection或activation；已被传
1网络中的传播1.1一些传播的例子我们现在来研究网络中的传播。事实上，在网络中存在许多从节点到节点级联的行为，就像传染病一样。这在不同领域中都有所体现，比如：生物学传染性疾病信息技术级联故障，信息的传播社会学谣言、新闻、新技术的传播，虚拟市场下图就展示了一个信息经由媒体扩散（diffusion）的过程：1.2基于网络构建传播模型接下来我们看如何基于网络构建传播模型。以传染病为例，传染病会沿着网络的边进行传播。这种传播形成了一个传播树，也即级联，如下图所示：我们定义一些术语：将其中传播的对象为contagion；被传染这一事件称为adoption、infection或activation；已被传
最近《复杂网络建模》这门课要考试了，正好也在跟Stanford的《CS224W：MachineLearningWithGraphs》这门课，这里就一边整理笔记一边复习了。1.网络的定义网络(network)是一些通过链接(links)连接起来的对象集合，它包含以下成分：对象：节点(nodes)/顶点(vertices)，用\(N\)表示；交互：链接(links)/边(edges)，用\(E\)表示；对象和交互组成的系统我们就称为网络(或图，graph)，用\(G(N,E)\)表示。一般而言，我们用术语网络来称呼一个真实的系统，如Web、社交网络、代谢网络等，此时伴随着术语节点和链接进行使用；而
最近《复杂网络建模》这门课要考试了，正好也在跟Stanford的《CS224W：MachineLearningWithGraphs》这门课，这里就一边整理笔记一边复习了。1.网络的定义网络(network)是一些通过链接(links)连接起来的对象集合，它包含以下成分：对象：节点(nodes)/顶点(vertices)，用\(N\)表示；交互：链接(links)/边(edges)，用\(E\)表示；对象和交互组成的系统我们就称为网络(或图，graph)，用\(G(N,E)\)表示。一般而言，我们用术语网络来称呼一个真实的系统，如Web、社交网络、代谢网络等，此时伴随着术语节点和链接进行使用；而
1六度分隔理论先来看两个有趣的例子。我们建立一个好莱坞演员的网络，如果两个演员在电影中合作或就将他们链接起来。我们定义一个演员的贝肯数（baconnumber）是他们与演员凯文·贝肯有多少步的距离，贝肯数越高，演员离凯文·贝肯越远。研究发现，直到2007年12月，最高（有限）的贝肯数仅为\(8\)，且大约只有12%的演员没有路径链接到凯文·贝肯。此外，在学术合作中，埃尔德什数(Erdősnumber)被用来描述数学论文中一个作者与PualErdős的“合作距离”(PualErdős就是我们在博客《图数据挖掘：Erdos-Renyi随机图的生成方式及其特性》中提到的那位巨佬)。菲尔茨奖获得者的埃
1六度分隔理论先来看两个有趣的例子。我们建立一个好莱坞演员的网络，如果两个演员在电影中合作或就将他们链接起来。我们定义一个演员的贝肯数（baconnumber）是他们与演员凯文·贝肯有多少步的距离，贝肯数越高，演员离凯文·贝肯越远。研究发现，直到2007年12月，最高（有限）的贝肯数仅为\(8\)，且大约只有12%的演员没有路径链接到凯文·贝肯。此外，在学术合作中，埃尔德什数(Erdősnumber)被用来描述数学论文中一个作者与PualErdős的“合作距离”(PualErdős就是我们在博客《图数据挖掘：Erdos-Renyi随机图的生成方式及其特性》中提到的那位巨佬)。菲尔茨奖获得者的埃
?作者：韩信子@ShowMeAI?机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/307?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容保险欺诈是一个巨大的问题，保险业长期以来一直在与欺诈作斗争。健康保险欺诈是一种作假骗保的行为，整个欺诈过程可能涉及患者、医生和受益人的同行的配合联合行动，联合欺诈的异常行为可能形成一个欺诈圈，普通机器学习AI算法很难基于基础信息发现欺诈活动。而这类场景有着强有效作用的，是关系网数据的挖
?作者：韩信子@ShowMeAI?机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/307?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容保险欺诈是一个巨大的问题，保险业长期以来一直在与欺诈作斗争。健康保险欺诈是一种作假骗保的行为，整个欺诈过程可能涉及患者、医生和受益人的同行的配合联合行动，联合欺诈的异常行为可能形成一个欺诈圈，普通机器学习AI算法很难基于基础信息发现欺诈活动。而这类场景有着强有效作用的，是关系网数据的挖
