ゼミで半教師あり学習のことを発表したのでスライドを公開します - yasuhisa's blog この次の回だったので彼からの圧力などもありましたが、正直理解が不十分過ぎるので死ぬ。 何の話か 一年ぐらい前、twitterを題材に色々クラスタリングをやってみようと思い立ったあたりから、コミュニティ検出に京味があったのでその話をした。 基本的にはNewmanの論文(Mark Newman: Publications)を前からちまちま見ていく感じ。 自分の先生は機械学習、とりわけSVMやらNNが好きなのでこういう話には疎い。図書館情報とかに行けば専門の先生がいるっぽい。 モチベーション 人と人、論文と著者、都市と都市などが結ばれたネットワークからコミュニティを抽出したい。コミュニティ検出の指標・らしさは Modurality で判別する。このQが何故指標と成り得るのか、凸関数で単峰性なのかは[
Two C++ codes, the original and an updated versions, are freely available for download. More information can be found in the readme file included in both distributions and here. A preliminary matlab version can be obtained on demand. Details about our method can be found here. This project has been developed by Vincent Blondel, Jean-Loup Guillaume, Renaud Lambiotte, and Etienne Lefebvre Using the
ミニブログ「Twitter」でのあなたの発言を頻繁にFavoriteに入れているのは誰かが分かるという、適当きわまりないWebサービス。ふぁぼったーから最新300postのデータを引っ張り出して計算します。 自分自身がすべての発言をfavして堂々の1位になっている、という愉快なバグがあったようです。それはそれでおもしろいなとも思いましたが、素直に直しました。(09.07.25) 未完成にもほどがあります。ベータ版ですらありません。 処理には30秒ほどかかるので、気長に待ちましょう。 大量利用はデータ取得元のふぁぼったーのサーバーに悪影響を与えるのでご遠慮ください。 詳しい説明はびびび新書にあります。
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