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大势所趋!数据科学家必知的5种图算法

发布时间:2019-09-27 05:38:27 所属栏目:优化 来源:读芯术
导读:副标题#e# 在万物相连的世界里,用户并不是独立的个体,彼此之间都有某种联系。构建机器学习模型时,有时也会将这种联系放入模型中。 虽然关系数据库中无法在不同数行(用户)间使用这种关系,但在图数据库里,这样做非常简单。 本文将介绍一些数据科学家必知

此练习会使用Facebook数据。这里有facebook用户之间的连接/链接文件。首先这样创建Facebook图形:

  1. # reading the datasetfb = nx.read_edgelist('../input/facebook-combined.txt', create_using = nx.Graph(), nodetype = int) 

它是这样运作的:

  1. pos = nx.spring_layout(fb)import warnings 
  2. warnings.filterwarnings('ignore')plt.style.use('fivethirtyeight') 
  3. plt.rcParams['figure.figsize'] = (20, 15) 
  4. plt.axis('off') 
  5. nx.draw_networkx(fb, pos, with_labels = False, node_size = 35) 
  6. plt.show() 
大势所趋!数据科学家必知的5种图算法

FB用户图

现在要找到影响力高的用户。

(编辑:应用网_丽江站长网)

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