- 博客(53)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 30、社交媒体：电子健康服务的演变
本文探讨了社交媒体在电子健康服务领域的应用与影响，涵盖了医患互动、患者支持、医生协作等多个方面。同时，分析了社交媒体带来的机遇与挑战，并介绍了混合云架构在医疗数据管理中的潜力与问题。
2025-07-25 05:08:03
1
原创 29、社交网络分析中的隐私伦理问题与电子健康服务的演变
本文探讨了社交网络分析中的隐私伦理问题以及电子健康服务在社交媒体环境下的演变。重点分析了隐私与效用之间的权衡框架，以及如何在大规模图发布、分布式环境中实现隐私保护。同时，文章详细介绍了电子健康服务的定义、优势及云计算在其中的应用，提出了混合云电子健康服务架构。此外，文章还讨论了社交网络与电子健康服务在数据共享中的隐私挑战及解决方案互通性，并展望了未来的发展趋势，包括技术融合、法规标准的完善和用户隐私意识的提高。
2025-07-24 14:00:55
1
原创 28、隐私保护与效用保留图发布的通用框架
本文提出了一种用于图数据发布的通用框架，旨在解决隐私保护与效用保留之间的平衡问题。该框架通过细粒度调整隐私和效用要求，结合冲突提取器和分析器机制，利用SMT求解器实现冲突核心提取和策略优化，以适应不同数据发布者的定制偏好。以加权图发布为例，展示了框架的具体实现方法，并通过案例分析说明其有效性。此外，还分析了现有工作的局限性，并讨论了实际应用中的考虑因素及未来发展方向。
2025-07-23 12:40:02
1
原创 27、社交网络分析中的隐私和伦理问题解决方案
本文探讨了社交网络分析中的隐私与伦理问题，并提出了一种基于边编辑的解决方案，旨在打破标签与邻域结构之间的关联，同时保留节点的影响力值。通过SMT建模和二分查找优化，算法能够根据设定的隐私参数p，有效降低攻击者推测敏感信息的概率，同时保证数据挖掘任务的准确性。方法适用于社交网络数据发布等场景，并可拓展至其他网络领域，实现了隐私保护与数据可用性之间的平衡。
2025-07-22 12:42:57
原创 24、深度学习：从手动特征工程到神经网络实现
本文介绍了从手动特征工程到神经网络实现的深度学习发展历程。通过 AToughGame 游戏问题的示例，详细解析了手动特征工程中的状态聚合和组合操作符，并展示了如何通过神经网络自动完成特征工程。文中提供了使用 NumPy 和 PyTorch 构建神经网络的完整代码实现，并讨论了训练过程、误差反向传播、梯度下降等核心概念。此外，还包含使用 Dask 进行并行化处理以及将 PyTorch 模型部署到生产环境的练习，为深度学习的实际应用提供了全面指导。
2025-07-22 10:00:01
1
原创 26、社交网络隐私保护：从节点匿名到信息防学习
本文介绍了一种综合的社交网络隐私保护框架，包括安全分组生成算法、二级保护（k-度匿名图构建）、三级保护（k-度-标签匿名图构建）以及敏感信息防学习机制。通过多级保护策略，有效防止攻击者基于度数、标签及边信息的节点重新识别，同时满足不同用户的隐私需求。框架还通过打破标签与邻居标签的关联，保护敏感信息免遭学习推断。最终实现了一个兼顾隐私性和实用性的社交网络数据发布模型。
2025-07-21 11:05:47
1
原创 23、数据科学中的算法、复杂性与智能探索
本文探讨了数据科学中的核心主题，包括算法设计、复杂性分析以及智能探索。通过具体案例，如可整除数字计数问题的高效解决方案、探索KDD Cup 1999数据集的模式、使用Dask进行分布式计算等，阐述了如何处理大规模和高维数据集。同时，文章引入了Cynefin框架，用于指导数据科学问题的领域分类和决策制定。此外，还涉及了深度学习的应用，以及对智能机器的哲学思考，帮助读者更好地理解数据科学与智能技术的边界和潜力。
2025-07-21 09:28:41
5
原创 22、数据科学中的图分析与复杂度优化
本文探讨了数据科学中的图分析与复杂度优化策略。首先介绍了图分析中的网络美化、Erdös-Rényi网络生成以及现实世界网络的鲁棒性评估方法，并提供了使用NetworkX进行连通性分析的相关函数。随后，文章从复杂度优化的角度出发，强调了简单解决方案的重要性，并引入Cynefin框架作为问题分类和策略选择的依据。通过具体案例（如数字出现次数计算、边介数中心性估计），展示了如何通过算法优化、随机化采样和并行计算来提高性能。最后，文章总结了不同策略的适用场景，并强调了简单性、灵活性和实践的重要性。
2025-07-20 16:45:30
1
原创 25、社交网络中的隐私保护与个性化策略
本文探讨了社交网络中的隐私保护与个性化策略，重点介绍了节点度调整、噪声节点添加、噪声节点度设置、敏感标签分配以及不同级别的隐私保护方法。通过这些步骤，可以有效降低攻击者识别节点和边的概率，同时满足不同用户的隐私需求。文章还分析了添加噪声节点对图的平均路径长度（APL）的影响，并提出了优化建议，以提高隐私保护效果和图的实用性。
2025-07-20 11:29:46
原创 21、图分析：从基础到应用
本文深入探讨了图分析的多个方面，从基础的绘图引擎选择到复杂的应用如社交网络分析。内容涵盖了图分析的关键技术和工具，包括NetworkX和Matplotlib等，并介绍了如何建模质量属性、构建二分图、加载大规模图数据以及生成和分析社交网络模型。同时讨论了图分析在实际应用中的挑战与解决方案，并展望了未来的发展趋势，如深度学习与图分析的结合、实时图分析等。通过本文，读者可以系统地了解图分析的基础知识和实践方法，为数据分析和建模提供有力支持。
2025-07-19 14:12:44
3
原创 24、社交网络分析中的隐私与伦理问题
本文深入探讨了社交网络分析中的隐私与伦理问题，重点研究了随机链接攻击的应对方法、个人隐私保护策略以及敏感标签保护技术。文章介绍了多种隐私保护模型和算法，包括k度匿名模型的扩展、KDLD模型的设计与实现、图构建算法及其性能评估。同时，结合实际案例分析了这些算法在社交网络数据发布和医疗社交网络中的应用，并展望了未来的研究方向，如更复杂的l多样性模型、动态社交网络的隐私保护及与其他隐私技术的结合。
2025-07-19 14:10:28
原创 23、社交网络分析中的隐私与伦理问题
本文探讨了社交网络分析中的隐私与伦理问题，重点关注社交网络数据的隐私保护方法，特别是企业网络数据的私密管理。文章介绍了社交网络数据的建模与隐私泄露风险，详细分析了隐私保护图数据发布的两种主要方法（基于边编辑的模型和基于聚类的模型），并讨论了不同攻击类型（被动攻击和主动攻击）及其应对策略。此外，还比较了多种隐私保护模型的适用场景，并提出了未来研究的方向，以平衡隐私保护与数据效用之间的关系。
2025-07-18 12:52:15
原创 20、机器学习安全与图分析：保障数据安全与解决实际问题
本文探讨了机器学习在安全方面面临的挑战，包括成员推断攻击和中毒攻击等，并介绍了如何通过图分析解决实际问题。文章还提供了使用NetworkX进行图建模的示例，并讨论了图分析在社交网络、生物信息学和交通优化等多个领域的应用，同时展望了机器学习安全与图分析的融合发展趋势。
2025-07-18 11:34:06
1
原创 22、利用BDS进行社交互联场景爬取的经验
本博客详细介绍了利用BDS（Bridge-Driven Search）策略对社交互联系统（SIS）进行爬取的研究。文章分析了桥梁节点的度分布特征、与超级用户的关系、连接模式以及中心性属性，揭示了桥梁节点在SIS中的重要结构性作用。此外，博客总结了BDS策略的优势，并展望了未来在SIS研究中的发展方向，包括策略优化、隐私保护和知识模式挖掘等。
2025-07-17 16:04:02
原创 19、推荐系统与数据安全：从原理到法规的全面解析
本文全面解析了推荐系统的原理及其在数据安全方面的挑战，同时探讨了隐私保护的重要性以及相关法规（如GDPR）的要求。文章从推荐系统概述入手，分析了其对用户隐私和数据分布的影响，深入讨论了数据安全的核心问题，如数据泄露的检测和防护措施，并介绍了数据获取方式及隐私的定义。此外，文章还涵盖了GDPR的关键条款、数据主体权利、控制者和处理者的义务，以及安全架构设计等内容。最后，结合推荐系统的特点，提出了数据安全的综合应对策略，并展望了数据安全的未来发展趋势。
2025-07-17 11:00:36
3
原创 18、机器学习与推荐系统全解析
本文全面解析了机器学习与推荐系统的核心概念、技术方法及实际应用。内容涵盖机器学习的基础知识、推荐系统的类型与评估指标、数据收集方式、常见推荐技术（如协同过滤、基于内容的推荐）、电影推荐系统案例实现，以及使用LensKit进行实验和评估的方法。同时，还探讨了推荐系统的优化思路、应用场景拓展及未来发展趋势，为构建高效、个性化的推荐系统提供了全面指导。
2025-07-16 15:55:57
1
原创 21、社交网络爬虫策略评估与BDS策略优势分析
本文系统评估了社交网络中的常见爬虫策略，包括广度优先搜索（BFS）、随机游走（RW）和Metropolis-Hastings（MH），并重点分析了BDS（Bidirectional Sampling with Bridges）策略在社交网络互联场景（SIS）中的表现。通过引入多个性能指标（如桥接比率BR、跨越次数CR、覆盖度CV、不平衡度UB、度偏差DB）和综合评估指标ACQ，文章展示了BDS在覆盖度、采样均匀性和整体性能方面的显著优势。此外，文章还提供了BDS参数调整的应用建议，并探讨了未来研究方向。
2025-07-16 13:57:21
原创 20、社交互联场景爬虫BDS的使用体验
本文介绍了一种适用于社交互联场景（SIS）的新型爬虫策略——桥驱动搜索（BDS），旨在解决现有爬虫策略（如广度优先搜索BFS、随机游走RW和MH算法）在跨社交网络访问中的局限性。BDS通过优先选择桥梁节点，结合深度优先搜索，显著提高了桥梁节点的发现能力，并在多个实验指标（如桥梁比例、跨越次数、覆盖度等）中表现出优于传统方法的性能。文章详细描述了BDS的设计原理、算法流程以及实验验证结果，展示了其在社交网络结构分析、信息传播研究和用户行为分析等领域的广泛应用前景。
2025-07-15 13:54:09
原创 17、时间序列分析与机器学习在金融数据中的应用
本文探讨了时间序列分析与机器学习在金融数据中的应用，重点包括时间序列趋势识别、特征转换、流式计算、特征工程以及流式线性回归模型的实现。通过苹果公司股票数据的实例分析，展示了如何利用Python和Apache Spark进行数据预处理、特征提取、模型训练与评估，并提出了代码优化、模型调优和数据质量提升的建议。文章旨在为金融数据分析与预测提供系统性的方法指导和技术实践。
2025-07-15 11:00:34
4
原创 19、社交网络分类与SIS数据爬取策略研究
本研究探讨了社交网络分类和社交互联场景（SIS）数据爬取的相关策略与方法。在社交网络分类方面，分析了图属性（如同质性）对分类精度的影响，并比较了不同分类器的表现。针对SIS场景，提出了一种新的爬取策略——桥驱动搜索（BDS），该策略基于桥节点特性，有效解决了现有策略在SIS环境中的不足。研究还综述了现有社交网络爬取和分析的相关工作，并总结了研究成果与未来研究方向。
2025-07-14 16:55:21
原创 16、机器学习中的模型优化与金融预测案例
本文全面探讨了机器学习中的常见问题，如过拟合、欠拟合和共线性，并介绍了相应的解决方法，包括交叉验证、正则化和特征工程。同时，通过金融预测案例展示了时间序列数据的获取与预处理方法，深入分析了金融数据的特点与应对策略。文章还展望了机器学习在金融领域的未来发展趋势，为从业者提供了学习和实践的参考。
2025-07-14 10:47:57
5
原创 15、数据可视化与机器学习入门
本文介绍了数据可视化和机器学习的基础知识，包括可视化的原则、交互式展示和仪表盘自动化。在机器学习部分，详细探讨了算法分类、学习方法、核心概念和技术，如普通最小二乘法回归、线性回归类型以及模型训练与评估方法。文章还分析了过拟合与欠拟合问题及其应对策略，并讨论了机器学习实践中的注意事项，如性能评估指标的选择、数据划分和模型调优。最后展望了机器学习的未来发展方向。
2025-07-13 11:57:40
1
原创 18、社交网络中的分类研究
本博客探讨了社交网络中的分类研究，重点分析了Cora、CiteSeer和WebKB三个数据集的特性，以及不同采样方法（如随机采样和雪球采样）对分类效果的影响。文章还介绍了多种聚合方法和分类算法，包括仅基于内容的分类、半监督及直推式分类，以及集体分类方法，特别是迭代分类算法（ICA）的实现原理和实验效果。通过对实验结果的详细分析，总结了数据集特性、采样方法和分类器选择对分类性能的重要影响，并展望了未来的研究方向。
2025-07-13 11:26:42
原创 17、社交网络中的分类：挑战与解决方案
本文探讨了社交网络中的分类问题及其面临的挑战，介绍了图属性（如同质性、度分布、聚类系数等）对分类任务的影响，并分析了适用于网络数据的抽样方法（如随机抽样和雪球抽样）。文章还讨论了邻居标签聚合机制，以及结合内容和链接信息的不同分类方法，包括仅内容分类器、仅链接分类器和内容与链接结合的分类器。最后，介绍了基于集体分类思想的迭代分类算法（ICA）及其在实验中的表现，结果表明综合利用网络内容和链接信息的分类器通常能取得更好的分类效果。
2025-07-12 13:38:26
原创 14、算法分析与数据可视化：从理论到实践
本文探讨了最近点对算法的运行时间分析及其高效实现，并通过数据可视化工具 Altair 和 matplotlib 的对比展示了声明式可视化的优势。文章还介绍了 FastClosestPair 类的实现，以及如何优化算法性能。此外，讨论了交互式仪表盘的设计与实现，并提供了相关练习帮助读者加深理解与实践。
2025-07-12 13:06:43
1
原创 13、数据科学中的算法与可视化
本文探讨了数据科学与大数据处理中算法的重要性及其可视化分析方法。文章首先介绍了常用的数据结构与算法可视化工具，随后通过温度数据可视化和最近点对算法的案例，详细展示了如何使用 Python 及其相关库（如 matplotlib 和 mplleaflet）进行数据可视化与算法性能分析。同时，通过暴力算法与分治算法的对比，说明了不同时间复杂度对程序性能的影响，并利用 cProfile 和 SnakeViz 工具进行性能可视化，帮助读者更好地理解算法效率及优化方向。
2025-07-11 15:41:14
2
原创 16、重叠社区发现方法综述
本文是一篇关于重叠社区发现方法的综述，详细介绍了群体智能社区检测算法、动态网络中的社区演化追踪方法，以及不同算法的测试基准。文章还分析了各类方法的特点和适用场景，包括节点种子与局部扩展、团扩展、线图、标签传播和动态方法等。通过对算法复杂度、优缺点和实际应用需求的讨论，为读者提供了方法选择的参考，并展望了未来研究方向，如普适方法的探索、加权网络的扩展和重叠程度的量化。
2025-07-11 13:58:37
原创 12、数据科学中的性能优化与可视化应用
本文探讨了数据科学中性能优化与可视化的关键策略与应用。内容涵盖性能优化的基础条件、分析与优化策略，介绍了并行执行优化及合适框架的选择，同时深入讨论了潜在特征在数据压缩中的作用。通过示例代码和案例分析，展示了如何显著提升代码执行效率。可视化部分强调了其在性能优化和高速数据处理中的辅助作用，包括动态仪表板的构建方法。文章结合理论与实践，为数据科学工作者提供了全面的技术参考。
2025-07-10 14:37:04
1
原创 15、重叠社区发现方法综述
本文综述了重叠社区发现的主要方法，包括链接聚类、标签传播以及其他结合模块化、谱松弛和视觉数据挖掘的方法。重点介绍了基于线图的划分策略、标签传播算法的变体以及不同方法的优缺点和适用场景，为复杂网络中的社区分析提供了理论支持和技术参考。
2025-07-10 13:22:10
原创 11、地形数据处理与路径查找系统的迭代优化
本文详细介绍了地形数据处理与路径查找系统的迭代优化过程。从初始版本的简单实现，到1.2版本中对输入输出子系统的改进，再到1.3版本对处理大型地形和长路径的探索，系统逐步解决了递归深度限制、用户体验不佳等问题。文章分析了性能瓶颈，并提出了多种优化思路，包括数据优化、算法优化、并行计算等。通过非递归实现、路径编码可视化、交互式地图输入等方式，系统在功能和性能上得到了显著提升。未来将继续探索更复杂的物理模型、分布式计算以及用户界面优化，以提高系统的效率和实用性。
2025-07-09 15:25:23
1
原创 14、重叠社区发现方法综述
本文综述了当前重叠社区发现的主要方法，详细介绍了复杂网络中社区结构的检测与分析技术。文章将重叠社区检测方法分为节点种子和局部扩展、团扩展、链接聚类、标签传播、其他方法以及动态网络六大类，分别总结了各类方法的基本思想、代表算法及优缺点。此外，还讨论了基准测试在评估算法性能中的作用，并对各类方法的适用场景进行了分析。最后，文章指出未来的研究方向，包括更高效算法的探索和大规模动态网络的处理。
2025-07-09 10:25:54
原创 10、数据科学项目的文档结构与处理实践
本博客探讨了数据科学项目中合理文档结构的重要性，并介绍了如何通过最佳实践构建清晰、可执行且可扩展的项目文档。文章以维基百科编辑分析和下降球项目为例，展示了文档模板的应用，同时涵盖了数据加载、规范修复、算法实现与优化等内容。此外，还提供了多个实践练习，帮助读者掌握JupyterLab的使用，以及如何将项目扩展为更具复杂性的版本。适用于希望提升数据科学项目组织与实现能力的读者。
2025-07-08 15:30:13
2
原创 13、社交网络与团队效能：外部网络联系的作用
本文探讨了社交网络在团队效能中的作用，特别是外部网络联系对团队绩效的影响。通过分析实际案例和团队绩效数据，研究发现团队领导者的内外部网络角色对团队效能至关重要。结合定性与定量方法，研究揭示了沟通网络的不同维度如何影响团队运作，并强调了在时尚行业中优化网络关系对提升产品质量和效率的重要性。
2025-07-08 09:37:47
原创 9、JupyterLab 项目实战：模拟球在地形中的下降
本文详细介绍了一个基于 JupyterLab 的实战项目：模拟球在地形中的下降。通过该项目，读者可以学习如何使用 JupyterLab 进行内核操作、定义问题规格、构建数据模型、实现路径查找算法、创建交互式界面以及进行自动化测试。项目还涵盖了代码重构、性能优化和功能扩展的建议，适合希望通过实践掌握 JupyterLab 和科学计算技巧的开发者。
2025-07-07 15:38:46
1
原创 12、时尚团队社交网络与效能的奥秘
本文深入探讨了三个时尚系列开发团队的社交网络结构及其互动模式如何影响团队效能评估。通过观察和分析团队的任务互动、社交互动以及与外部部门的沟通情况，揭示了高效能团队（如团队J）在协作设计和互动内容上的独特优势。研究还提出了优化团队互动模式、培养沟通能力及建立激励机制等管理启示，为时尚行业及其他领域的团队管理提供了有价值的参考。
2025-07-07 10:23:42
原创 8、《数据科学中的Jupyter使用指南》
本文详细介绍了Jupyter项目在数据科学中的应用，涵盖其在协作与文档需求、架构组件、生态系统工具、代码执行实验、内核管理、测试与文档的重要性等方面的内容。同时，文章还探讨了Jupyter在数据科学工作流和团队协作中的关键作用，强调了其交互性、可重复性和高效性，为数据科学工作者提供了全面的使用指南。
2025-07-06 09:42:26
原创 7、代码理解、API 设计与软件优化全解析
本文深入探讨了软件开发中的关键环节，包括代码理解、API设计原则以及软件优化策略。通过具体示例解析了如何从行为推断代码功能、修复有错误的代码，以及在不同抽象层级设计合理的API。文章还分析了软件开发中的社会经济与社会技术因素，并通过一个电梯问题的多轮优化案例，展示了性能改进与代码可维护性之间的权衡。最终强调了在数据科学和大规模软件开发中，技术、业务和团队协作的平衡至关重要。
2025-07-05 13:18:46
1
原创 10、有向类型边社交网络的全局结构分析
本文研究了佛罗伦萨家族社交网络的全局结构，重点分析了有向类型边的网络特性。通过构建组合社交网络，揭示了家族之间金融与个人关系的复杂性，以及美第奇家族与其他家族之间的中介和连接特征。此外，文章探讨了边预测的应用，包括判断家族之间潜在的连接可能性及预测新边的类型。对比了多种相关算法，突出了本文方法在处理结构差异较大的子图时的优势。最后，总结了研究在网络分析和边预测方面的成果，并展望了未来在更大规模网络和其他领域中的应用潜力。
2025-07-05 09:18:42
原创 6、软件工程师的沟通、能力与项目管理要点
本文探讨了软件工程师在沟通、技术能力和项目管理方面的关键要点。分析了三种常见的人格类型及其对业务目标达成的影响，强调了理解业务语言的重要性。同时，通过具体代码示例说明了如何降低圈复杂度、修复bug以及优化代码设计，并讨论了不同沟通方式对管理层决策的影响。此外，文章还介绍了不确定性圆锥模型在项目估计与承诺中的作用，以及处理遗留代码的策略。最后，总结了软件工程师应具备的综合能力，并提出了相关建议。
2025-07-04 12:52:37
1
原创 9、具有有向类型边的社交网络全局结构
本文介绍了一种针对具有不同类型有向边的社交网络的建模和嵌入方法。该方法通过将图分解为多个子图，并引入“垂直”边来连接不同子图中同一节点的表示，能够有效捕捉社交网络中复杂的关系结构。文章详细阐述了算法的六个步骤，包括将每个层转换为随机游走矩阵、连接各层构建随机游走矩阵R、计算节点的重要性、构建拉普拉斯矩阵、进行特征分解以及补偿可变的局部密度。通过简单示例和佛罗伦萨家族的实际案例，验证了该方法的有效性和实用性。此外，文章还比较了该方法与传统无向图建模的区别，突出了其在处理具有方向和类型信息的复杂社交网络中的优势
2025-07-04 12:40:19
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人