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随机漫步MATLAB代码-Samwalker：山行者

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简介：
Samwalker（山行者）是一款基于MATLAB开发的随机漫步模拟工具。通过算法模拟在二维或三维空间中的随机行走路径，适用于科学研究、数据分析等领域。 我们的论文《SamWalker：具有信息抽样策略的社会推荐》在2019年万维网会议的第228-239页中发表。我们在MATLAB中实现了SamWalker，并且为了提高效率，还在C++中实现了采样过程（个性化随机游走）。运行代码之前，请先编译C++源代码以生成mex文件： ``` mex mysamwalknew.cpp mex myv2s.cpp ``` 然后可以使用以下命令来执行示例数据的代码： ```matlab samwalker(trainingdata.txt, testdata.txt, trustnetwork.txt) ``` 其中，`spmfmnar`函数需要训练数据、测试数据和社交网络数据路径作为输入。具体来说，文件格式如下： - `trainingdata.txt`中的每一行是：UserID\tItemID\t1 - `testdata.txt`中的每一行是：UserID\tItemID\t1 - `trustnetwork.txt`中的每一行是：User1,

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  • 随机漫步MATLAB代码-Samwalker：山行者
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    Samwalker（山行者）是一款基于MATLAB开发的随机漫步模拟工具。通过算法模拟在二维或三维空间中的随机行走路径，适用于科学研究、数据分析等领域。 我们的论文《SamWalker：具有信息抽样策略的社会推荐》在2019年万维网会议的第228-239页中发表。我们在MATLAB中实现了SamWalker，并且为了提高效率，还在C++中实现了采样过程（个性化随机游走）。运行代码之前，请先编译C++源代码以生成mex文件： ``` mex mysamwalknew.cpp mex myv2s.cpp ``` 然后可以使用以下命令来执行示例数据的代码： ```matlab samwalker(trainingdata.txt, testdata.txt, trustnetwork.txt) ``` 其中，`spmfmnar`函数需要训练数据、测试数据和社交网络数据路径作为输入。具体来说，文件格式如下： - `trainingdata.txt`中的每一行是：UserID\tItemID\t1 - `testdata.txt`中的每一行是：UserID\tItemID\t1 - `trustnetwork.txt`中的每一行是：User1,
     
  • 随机漫步算法
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    随机漫步算法是一种基于随机决策来探索搜索空间的方法，广泛应用于网络爬取、金融预测及物理模拟等领域，通过概率模型实现问题求解。 随机游走算法（Random Walk Random Walker Segmentation Codes）是一种用于图像分割的技术，通过在图上进行随机行走来确定像素的归属类别。这种方法利用了图论中的概念，在给定初始标记的基础上，计算每个未标记节点到已知类别的概率分布，从而实现整个图像的有效分割。
     
  • Logseq随机漫步插件：logseq-plugin-random-walk
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    Logseq随机漫步插件是一款专为Logseq设计的应用程序扩展，它能够帮助用户在笔记中进行随机浏览和探索，发现新的知识连接与灵感。 Logseq-plugin-random-walk 点击按钮随机跳转到一篇笔记 演示示例 安装与使用： 开启Logseq开发者模式 解压zip文件并从Logseq插件页面加载插件
     
  • 《醉汉的漫步》：用MATLAB模拟醉汉从灯柱出发随机行走n步的位置 - MATLAB开发
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    本项目使用MATLAB编程模拟醉汉随机行走的过程，从起点（灯柱）开始，通过设定的步数(n)，生成醉汉在二维平面上的随机漫步路径及最终位置。 醉汉行走是一个在概率论和统计学中的常见概念，在自然界中有多种应用实例，如分子运动、金融市场波动等。使用MATLAB可以方便地模拟这一过程，并且通过其强大的图形化功能以及随机数生成能力来展示这些随机现象。 具体来说，醉汉行走的原理是每一步的方向都是不确定的：可能向左或右，也可能向前或者后退。在二维平面上，这相当于一个点在东西和南北方向上随机移动。MATLAB中可以利用`randi()`函数产生介于-1到1之间的随机数来表示步进方向，并通过累加这些步骤计算最终位置。 下面是一个简单的MATLAB脚本示例： ```matlab % 定义行走的步数 n_steps = 1000; % 初始化醉汉的位置在原点（灯柱处） position = [0, 0]; % 循环进行随机行走，共执行n_steps次 for i = 1:n_steps % 生成一个表示方向的随机值（-1或1） direction = sign(randi([-1, 1])); % 随机产生步长 step_length = rand(); % 更新位置坐标 position(1) = position(1) + direction * step_length; position(2) = position(2) + direction * step_length; end % 绘制行走路径图示 plot(position(:, 1), position(:, 2)); ``` 该脚本首先定义了醉汉行走的步数，初始化起点为原点。然后通过一个循环迭代来模拟随机行走过程，在每次迭代中产生一个新的方向和步长，并更新当前位置。 当增加行走次数时，尽管每一步都是独立且随机生成的，但整体来看醉汉会围绕初始位置徘徊，这是因为正向与反向的步伐在一定程度上相互抵消。这种现象称为“回归均值”，它反映了随机过程中的长期稳定趋势。 为了更直观地展示醉汉行走的特点，可以通过改变步数或使用不同的分布（如正态分布）来观察不同条件下的行为变化，并利用颜色编码或透明度等手段显示路径的历史轨迹，形成类似云状的效果。这有助于揭示动态的随机特性。 实际上，除了物理学中的布朗运动外，这种模型还被用于金融市场的模拟以及股票价格波动的研究。此外，在计算机科学领域也广泛应用于搜索算法和网络爬虫的设计中。 总之，MATLAB提供了一个强大的平台来直观地展示醉汉行走的过程，并帮助我们深入理解自然界中存在的随机性现象及其在实际问题中的应用价值。
     
  • 随机游走MATLAB代码-项目MRW0419_ - 随机行走算法
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    简介：该项目“随机游走MATLAB代码-MRW0419”提供了一个实现随机行走算法的平台，适用于科学研究和教育领域。通过使用MATLAB编程语言，用户能够模拟并分析不同条件下的随机行走行为，为复杂系统的研究提供了有力工具。 在本章中我们将讨论随机游走的概念及其用途。首先我们需要了解什么是随机游走：它是一个数学对象或过程，描述了空间中一个物体（如整数）的随机移动路径。“随机游走可以被理解为从某个起点开始的一个物体会如何进行不受控制的移动。”“在概率论领域里，随机游走在给定一定的距离和方向的概率下，能够确定一个点相对于其初始位置可能达到的位置。” 这些解释表明了基本概念：即物体在一个空间（一维、二维、三维或者更高维度）中的无规则运动。那么接下来的问题是——为什么我们需要研究随机游走呢？它在很多领域都有应用： 1. 在金融经济学中，随机游走模型被用来对股票价格以及其他经济变量进行建模。 2. 对于遗传学的研究来说，它可以描述一个群体的基因频率如何因漂变而变化。 3. 计算机科学里，利用随机游走的方法可以估算网络（比如互联网）的规模大小。 4. 在图像处理技术中，它有助于识别和分割不同区域。 通过上述例子我们可以看出，在许多不同的学科领域内，随机游走都扮演着重要的角色。
     
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    本段内容提供了一个关于如何使用MATLAB编程实现随机森林算法的代码示例。该示例旨在帮助数据分析和机器学习领域的研究者们理解和应用这一强大的预测工具。 此资源提供了一个随机森林的MATLAB工具包，其中包括了相关的MATLAB代码及示例，并附有英文简要说明。
     
  • 漫步者2.1低音炮电路解析
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  • MATLAB中的随机森林代码
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    这段文字介绍了一段用于实现随机森林算法的MATLAB代码。该代码能够帮助用户在MATLAB环境中便捷地进行机器学习任务，如分类与回归分析。 随机森林的Matlab代码可以用于分类和回归任务，并且是可运行的。
     
  • MATLAB中的随机森林代码
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    本段落介绍如何在MATLAB中实现和应用随机森林算法。通过提供详细的代码示例，解释了数据准备、模型训练及预测步骤，并探讨其在分类与回归问题上的广泛用途。 随机森林分类方法的MATLAB代码实现包括了分类、重要度打分以及回归。