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  • 转自:知识图谱论坛 ...常用的Graph Embedding方法有: 1、DeepWalk 是第一个被提出来使用表示学习(或深度学习)社区的技术的网络嵌入方法。DeepWalk 通过将节点视为单词并生成短随机游走作为句子来弥...

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    网络嵌入方法(Network Embedding)旨在学习网络中节点的低维度潜在表示,所学习到的特征表示可以用作基于图的各种任务的特征,例如分类,聚类,链路预测和可视化。

    常用的Graph Embedding方法有:

    1、DeepWalk

    是第一个被提出来使用表示学习(或深度学习)社区的技术的网络嵌入方法。DeepWalk 通过将节点视为单词并生成短随机游走作为句子来弥补网络嵌入和单词嵌入之间的差距。然后,可以将诸如 Skip-gram 之类的神经语言模型应用于这些随机游走以获得网络嵌入。

    2、Node2Vec

    是 DeepWalk 的扩展,它引入了一个偏向的随机步行程序,结合了 BFS 风格和 DFS 风格的邻域探索。

    3、LINE

    采用广度优先搜索策略来生成上下文节点:只有距离给定节点最多两跳的节点才被视为其相邻节点。 此外,与 DeepWalk 中使用的分层 softmax 相比,它使用负采样来优化 Skip-gram 模型。

    4、 TransE

    直观含义,就是TransE基于实体和关系的分布式向量表示,将每个三元组实例(head,relation,tail)中的关系relation看做从实体head到实体tail的翻译,通过不断调整h、r和t(head、relation和tail的向量),使(h + r) 尽可能与 t 相等,即 h + r = t。

     

    参考:

    网络表示学习综述:一文理解Network Embedding

    TransE算法(Translating Embedding)

    word2vec + transE 知识表示模型


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  •  数据挖掘之七种常用的方法:  ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。  它可以应用到客户...

      数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

     

      数据挖掘之七种常用的方法:

     

      ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。

     

      它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业机会。

     

      ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

     

      它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

     

      ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。

     

      它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

     

      ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。

     

      在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

     

      ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取,可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征,利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

     

      ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识,如分类中的反常实例,模式的例外,观察结果对期望的偏差等,其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中,管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

     

      ⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web的全球普及,使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的挖掘,可以利用Web的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息,集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息,并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆,对这些信息进行分析和处理,以便识别、分析、评价和管理危机。

     

      数据挖掘是一种决策支持过程,它通过高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。这对于一个企业的发展十分重要。

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  • 网络嵌入方法(Network Embedding)旨在学习网络中节点的低维度潜在... 常用的Graph Embedding方法有: 1、DeepWalk 是第一个被提出来使用表示学习(或深度学习)社区的技术的网络嵌入方法。DeepWalk 通过将节...

    网络嵌入方法(Network Embedding)旨在学习网络中节点的低维度潜在表示,所学习到的特征表示可以用作基于图的各种任务的特征,例如分类,聚类,链路预测和可视化。

    常用的Graph Embedding方法有:

    1、DeepWalk

    是第一个被提出来使用表示学习(或深度学习)社区的技术的网络嵌入方法。DeepWalk 通过将节点视为单词并生成短随机游走作为句子来弥补网络嵌入和单词嵌入之间的差距。然后,可以将诸如 Skip-gram 之类的神经语言模型应用于这些随机游走以获得网络嵌入。

    2、Node2Vec

    是 DeepWalk 的扩展,它引入了一个偏向的随机步行程序,结合了 BFS 风格和 DFS 风格的邻域探索。

    3、LINE

    采用广度优先搜索策略来生成上下文节点:只有距离给定节点最多两跳的节点才被视为其相邻节点。 此外,与 DeepWalk 中使用的分层 softmax 相比,它使用负采样来优化 Skip-gram 模型。

    4、 TransE

    直观含义,就是TransE基于实体和关系的分布式向量表示,将每个三元组实例(head,relation,tail)中的关系relation看做从实体head到实体tail的翻译,通过不断调整h、r和t(head、relation和tail的向量),使(h + r) 尽可能与 t 相等,即 h + r = t。


    参考:

    网络表示学习综述:一文理解Network Embedding

    TransE算法(Translating Embedding)

    word2vec + transE 知识表示模型


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  • 典型神经网络模型主要分3大类:以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表,用于分类、预测和模式识别前馈式神经网络模型;以Hopfield离散模型和连续模型为代表,分别用于联想记忆和优化计算反馈式神经...

    ⑴神经网络方法
       神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类:以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表的,用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型;以Hopfield的离散模型和连续模型为代表的,分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型;以ART模型、Koholon模型为代表的,用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性,人们难以理解网络的学习和决策过程。

    ⑵遗传算法

    遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

    Sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具,利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验,结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一[4]。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构,在不增加错误率的前提下,删除多余的连接和隐层单元;用遗传算法和BP算法结合训练神经网络,然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂,收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。

    ⑶决策树方法

    决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。最有影响和最早的决策树方法是由Quinlan提出的著名的基于信息熵的ID3算法。它的主要问题是:ID3是非递增学习算法;ID3决策树是单变量决策树,复杂概念的表达困难;同性间的相互关系强调不够;抗噪性差。针对上述问题,出现了许多较好的改进算法,如Schlimmer和Fisher设计了ID4递增式学习算法;钟鸣,陈文伟等提出了IBLE算法等。

    ⑷粗集方法

    粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统,为粗集的数据挖掘奠定了坚实的基础。但粗集的数学基础是集合论,难以直接处理连续的属性。而现实信息表中连续属性是普遍存在的。因此连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点。现在国际上已经研制出来了一些基于粗集的工具应用软件,如加拿大Regina大学开发的KDD-R;美国Kansas大学开发的LERS等。

    ⑸覆盖正例排斥反例方法

    它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子,到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去,相反则保留。按此思想循环所有正例种子,将得到正例的规则(选择子的合取式)。比较典型的算法有Michalski的AQ11方法、洪家荣改进的AQ15方法以及他的AE5方法。

    ⑹统计分析方法

    在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示,但仍是相关确定性关系),对它们的分析可采用统计学方法,即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。

    ⑺模糊集方法

    即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高,模糊性越强,一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上,提出了定性定量不确定性转换模型–云模型,并形成了云理论。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
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    http://www.duozhishidai.com/article-11047-1.html
    数据挖掘的聚类算法和优势
    http://www.duozhishidai.com/article-12942-1.html
    如何通过自学,成为数据挖掘“高手”?
    http://www.duozhishidai.com/article-9796-1.html
    数据分析与数据挖掘的区别和联系?
    http://www.duozhishidai.com/article-9800-1.html
    构建一个数据挖掘模型,主要分为哪几步?
    http://www.duozhishidai.com/article-9719-1.html


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