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社交网络分析与链路预测的项目实践——基于拓扑特征的机器学习算法比较

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本项目旨在通过对比多种机器学习算法在社交网络中基于节点拓扑特征进行链路预测的效果，探索有效提升预测准确性的方法。 在人工智能项目实践中，我们通过研究社交网络来提取其拓扑结构特征，并利用机器学习方法进行链路预测。此外，还比较了几种不同机器学习算法的预测精度。

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  • 社交网络分析与链路预测的项目实践——基于拓扑特征的机器学习算法比较
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    本项目旨在通过对比多种机器学习算法在社交网络中基于节点拓扑特征进行链路预测的效果，探索有效提升预测准确性的方法。 在人工智能项目实践中，我们通过研究社交网络来提取其拓扑结构特征，并利用机器学习方法进行链路预测。此外，还比较了几种不同机器学习算法的预测精度。
     
  • 人工智能在社交网络项目实践中的链路预测算法分析
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    本研究聚焦于社交网络项目中的人工智能技术应用，着重探讨并分析了链路预测算法的有效性与实用性，为社交平台的功能优化提供数据支持和理论依据。 本项目旨在通过社交网络上的链路预测实验来研究人工智能技术的应用实践。该项目代码实现了多种链路预测算法： 1. 变分图自动编码器（Variational Graph Auto-Encoders）：这是一种用于无监督学习的端到端可训练卷积神经网络模型，是论文的主要研究方向。 2. Node2Vec：一种基于skip-gram模型的方法，通过随机游走生成节点嵌入来表示给定图中的节点。 3. 谱聚类（Spectral Clustering）：利用谱嵌入从邻接矩阵中创建节点的表示形式。 此外，项目还包括一些基线方法： 1. Adamic-Adar 2. Jaccard Coefficient 3. Preferential Attachment 为了运行该项目代码，请确保安装了以下环境依赖包： - Python 3.6.6 - TensorFlow 1.12.0 - NetworkX 2.2 - SciPy 1.2.1 - Scikit-Learn 0.20.2 - Pandas 0.24.0 - Gensim 3.7.1 - Matplotlib 3.0.3 在安装好Python环境后，可以通过运行 `python setup.py install` 命令来安装这些依赖项。
     
  • 国际贸易网络的拓扑演变及聚类特征分析
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    本研究探讨了国际贸易网络的动态变化及其结构特性，通过分析其拓扑结构和聚类模式，揭示了全球贸易关系的演进规律与合作趋势。 研究全球一体化进程中世界贸易格局的演变对于我国制定对外贸易政策及新的外贸发展战略至关重要。这有助于抓住经济全球化带来的机遇，提升我国在国际市场的地位，并确保外贸持续稳定增长。为此，我们利用联合国商品贸易统计数据构建了国际贸易网络，并采用社会网络分析方法探讨了2000年至2010年间该网络的结构变化。 研究发现，在过去十年间，国际贸易的核心国家并没有显著增加。通过使用中心性介数和节点强度作为参数进行聚类算法分析后还观察到：从微观层面上看，个别国家在这一时期的贸易地位明显提升；而从宏观角度来看，整个贸易网络仍然呈现出稳定的层次结构特征。
     
  • Cisco模拟器 交换机与网络拓扑
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    本课程使用Cisco模拟器教授交换机配置及网络拓扑设计，涵盖VLAN、STP等技术，适用于学习网络管理的基础学员。 标题中的“cisco模拟器 交换机 网络拓扑”揭示了我们要讨论的核心主题，这涉及到Cisco网络设备的虚拟仿真以及网络架构的设计。Cisco模拟器是学习和理解网络技术、尤其是Cisco产品如路由器和交换机操作的重要工具。网络拓扑则是描述网络设备间连接方式和结构的蓝图。 本段落提到的是一个官方发布的Cisco模拟器，适用于学习Cisco技术和CCNA（Cisco Certified Network Associate）认证。CCNA是入门级别的网络认证，涵盖了诸如网络基础知识、IP路由、IP服务、安全基础以及网络访问技术等内容。由于文件大小限制，只上传了语言包和汉化文件，这意味着该模拟器可能支持多语言，并且已进行了中文汉化，便于中文用户使用。 标签中的“cisco”是指Cisco Systems，全球知名的网络设备制造商；“模拟器”通常指的是Cisco的Packet Tracer或其他类似的模拟软件如GNS3，这些工具允许用户在虚拟环境中配置、测试和学习网络设备；而“路由器”和“交换机”是网络中的关键硬件组件。其中，路由器负责不同网络间的通信，而交换机则在局域网内部进行数据交换。 压缩包子文件的子文件名列表中，“chinese.ptl”可能是Cisco模拟器的语言包，用于将软件界面翻译成中文。“扒皮龙汉化.txt”可能是一个汉化说明文档或日志，由用户或社区完成的工作，帮助非英文用户更好地理解和使用该工具。 基于以上信息，我们可以深入探讨以下知识点： 1. **Cisco模拟器**：如Packet Tracer是Cisco提供的免费教育工具，包含各种网络设备模型，并允许学习者在虚拟环境中实践配置、故障排查和设计。 2. **网络拓扑**：常见的包括总线型、环形、星形、树状结构等，每种都有其特点及适用场景。 3. **Cisco路由器**：处理并转发IP数据包以实现不同网络间的通信。配置涉及设置IP地址、路由协议和访问控制策略。 4. **Cisco交换机**：在局域网内快速交换数据帧，通过MAC地址表进行二层寻址。配置包括VLAN划分、端口安全及生成树协议（STP）等。 5. **CCNA认证**：涵盖网络基础、IP配置、路由原理、网络安全和无线技术等内容，是入门级工程师的基础训练。 6. **语言包与汉化**：对于非英语用户来说，软件的本地化非常重要。它使界面易于理解，并提高学习效率。 7. **网络实践**：使用模拟器进行实际操作是对理论知识的良好补充，在不破坏真实环境的情况下尝试各种配置和故障排除。 8. **设备配置实验**：通过模拟器可以练习静态路由、动态协议（如OSPF、EIGRP）、VLAN设置及生成树等，以理解网络通信的工作原理。 以上这些知识点的学习不仅能够帮助掌握基础的网络知识，还可以为参加CCNA认证考试做准备，并进一步提升在网络领域的专业技能。
     
  • 机器学习-05：分类器项目实例与神经网络算法
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    本课程为《机器学习》系列教程第五部分，聚焦于分类器项目的实战应用及神经网络算法详解。通过具体案例深入解析模型构建和优化技巧。 人工智能基础视频教程零基础入门课程 本课程适合没有任何编程背景的初学者学习。整门课共包含15章内容： 第一章 介绍人工智能开发及其未来展望。 第二章 深入讲解线性回归并提供代码实现示例。 第三章 讲解梯度下降、过拟合以及归一化的概念和应用。 第四章 对逻辑回归进行详细说明，并展示其具体的应用场景。 第五章 包含分类器项目的案例分析，同时介绍神经网络算法的基础知识。 第六章 涵盖多类别分类问题的解决方案，包括决策树分类与随机森林方法。 第七章 探讨如何评估分类模型的质量以及聚类技术的基本原理。 第八章 介绍了密度聚类和谱聚类两种不同的聚类策略。 第九章 开始深入浅出地介绍深度学习，并指导安装TensorFlow环境进行实践操作。 第十章 深入讲解TensorFlow的使用技巧，同时引入了用于可视化模型结构与训练过程的工具TensorBoard。 第十一章 通过一个手写数字识别任务来展示如何构建和应用DNN（深层神经网络）。 第十二章 教授如何利用TensorBoard对深度学习的过程进行有效的监控和调试。 第十三章 引入卷积神经网络的概念，并展示了CNN在图像分类中的强大能力。 第十四章 进一步探讨卷积神经网络的细节，包括经典模型AlexNet的工作原理及其应用案例分析。 第十五章 介绍Keras框架——一个高级API，用于快速构建深度学习模型。
     
  • 基于GCN图神经网络的机器学习交通流量预测项目源码.zip
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    本项目提供了一种利用图卷积网络（GCN）进行交通流量预测的机器学习方法。代码实现了基于图神经网络架构的交通数据处理与预测模型，旨在提高复杂城市道路网中交通流预测的准确性。 此项目提供了一个基于GCN图神经网络的交通流量预测解决方案，并以详细的代码注释形式呈现，非常适合初学者理解与应用。它不仅适用于课程设计或期末大作业，还具有完整的功能、美观界面及简单操作流程，有助于用户便捷地管理和使用系统。 该项目源码包括了机器学习技术在GCN图神经网络中的具体实现方式，旨在帮助学生和开发者们快速掌握交通流量预测的算法原理与实践应用。下载后只需进行简单的部署步骤即可投入使用，并且由于其全面的功能设置、友好的用户体验以及高效的管理机制，在实际场景中也具有较高的实用价值。
     
  • SNA-NFL-Coaches: 社交网络分析项目
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    SNA-NFL-Coaches是一项专注于美国国家橄榄球联盟（NFL）教练群体的社交网络分析项目。通过深入研究教练之间的联系与互动模式，该项目旨在揭示NFL内部的社会结构和影响力分布。 NFL教练的社交网络分析（1980-2013）是Lada Adamic在Coursera上开设的“社交网络分析”课程的一个项目。该项目要求安装igraph和knitr软件包，并使用R与LaTeX环境，特别是pdflatex进行编译运行make命令后可以打开project.pdf文件。
     
  • 社交网络分析中的人工智能与机器学习关联规则学习算法——以Apriori算法为例.docx
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    本文探讨了在社交网络分析中人工智能和机器学习的应用，并具体研究了其中的关联规则学习算法，通过实例深入剖析了Apriori算法的工作原理及其优化策略。 人工智能与机器学习中的关联规则学习算法：Apriori算法在社交网络分析的应用.docx
     
  • 基于Django实践的网络社交论坛
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    本项目基于Python框架Django开发，构建了一个功能完善的网络社交论坛平台。用户可以轻松创建、编辑和分享内容，并与他人互动交流。 基于Django实战教程开发一个社交论坛网站，主要模块包括自定义用户系统、多级评论功能、关注其他用户及其动态、消息通知以及资源分享等功能。前端采用Bootstrap4和Jquery技术栈，并计划结合七牛云来存储图片等媒体资源。
     
  • Spark项目实践：基于数据的飞机延误预测分析
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    本项目通过Spark技术对大量航空数据进行处理和分析，旨在建立模型预测航班延误情况，为乘客及航空公司提供决策支持。 适合人群：机器学习初学者 配套教程使用的是《Spark项目实战：飞机延误预测项目》。 该项目的数据可以用于相关实践操作。