wlt9037的博客

紧接方案一由于方案一每次输出一个权重最高结点，然原始网络规模达100W，到假设一秒输出一个结点也约需要277小时，到中间阶段，有很多结点具有相同的权重。因此做性能优化，每次输出权重最大的全部结点，预计可以吧时间缩短在3小时以内。缺点是同属最大权重的结点间可能相关，导致结果不是特别精准，尤其随着权重变小，规模变大，尤其明显，所以设置当最大权重为5的时候停止输出。实现代码：libr

题目：员工离职预测训练赛网址：http://www.pkbigdata.com/common/cmpt/员工离职预测训练赛_竞赛信息.html要求：数据主要包括影响员工离职的各种因素（工资、出差、工作环境满意度、工作投入度、是否加班、是否升职、工资提升比例等）以及员工是否已经离职的对应记录。数据分为训练数据和测试数据，分别保存在pfm_train.csv和pfm_test.csv两

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K-shell分解法，O(N)     step 1  查找网络中所有度为1的节点，并将这些节点及连接的边去掉。      step 2  经过步骤1后，网络中可能会出现新的度为1的节点，循环执行步骤1，直至所剩的网络中没有度为1的节点为止。      step 3  去掉网络中剩余度为2的节点，一次类推，重复循环执行。      step 4  重复以上操作，直至网络中没有节点为

依旧是无向图关键节点问题，此方案使用一次性计算权重，排序输出，胜在运算快，避免循环。权重计算公式：节点权重=节点度+直接关联节点的度权重计算比较粗糙，仅为试水，并为后面的方案做铺垫。library(dplyr)library(RMySQL) # 载入RMySQL包conn <- dbConnect(MySQL(),dbname = "NE

数据源：day sales2015/1/1 1196132015/2/1 584812015/3/1 903502015/4/1 1519752015/5/1 2014642015/6/1 2180752015/7/1 2974482015/8/1 3330362015/9/1 5241852015/10/1 6744262015/11/1 6526502015/12/1

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前文股票历史交易数据是未复权的，在此使用WIND数据库获取复权后价格安装Rstudio： https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/安装WIND客户端： WAPI.PE.exe用户名:略  密码：略WindR 读取数据通过下面7 个函数实现的。w.wsd 读取历史序列数据,包括日间的行情数据，基本面数据以及技术数据指标。

注：1、此方法获得的股票价格是实际价格，未进行前/后复权       2、只举例深市的获取方法，沪市的同理       3、步骤：先从网上爬取每个股票的交易历史，存为csv格式文件；读取csv文件数据加载至mysql数据库###################################################################################

############################################################################################################################################获取股票上市日期##################################################

问题说明：社交网络以及其他各种各样的网络，在社会经济、自然科学等领域中发挥着越来越大的作用，而其中一个很核心的问题是了解一个节点在网络中发挥的作用。比如SARS的传播，可能香港一个超级传播者带来的影响比其他100甚至1000个人还多；一条谣言的传播，一个核心大号的转发可能带来巨大的影响。因此需要我们有一种能力，可以从生物的大规模基因调控网络中，找到导致疾病的重要基因；从大规模的社交网络中，找到

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