projects:twitterソーシャルグラフからのコミュニティ抽出 [ryogrid.net]
以下サイトでTwitterのソーシャルグラフが配布されている。 # 103万人分、2.8億エッジという驚愕の規模 http://d.hatena.ne.jp/code46/20110130/p1 今回、このデータを題材としたコミュニティ抽出のプログラムを書いたので、開発過程のいろいろをまとめておく。 一部、Amazon Elastic MapReduceでの分散処理などもやってみたので、MapReduceやCloudに興味を持つ人にも利益があるかもしれない。特に、実アプリ開発を題材とした事例紹介はWeb上でも少ないようなので、そういった位置づけでは価値があるのではないかと思う。 ソーシャルグラフ、コミュニティ抽出(≒クラスタリング?)の概要については以下が分かりやすい。 http://www.slideshare.net/komiyaatsushi/newman-6670300 実は、以前
Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング
昨今よく耳にするキーワード「ソーシャルグラフ」。その可能性・活用方法について様々な企業に注目されています。今回はその「ソーシャルグラフ」を「どうすればクラスタリングできるのか？」という観点で、グラフに対するクラスタリングの基礎を説明いたします。また、具体的なクラスタリング手法として Newman アルゴリズムをご紹介いたします。Read less
クラスカルのアルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
昨年からはじめたアルゴリズムイントロダクションの輪講も終盤に差し掛かり、残すところ数章となりました。今週は第23章の最小全域木でした。辺に重みのあるグラフで全域木を張るとき、その全域木を構成する辺の合計コストが最小の組み合わせが最小全域木です。 アルゴリズムイントロダクションでは、クラスカルのアルゴリズム、プリムのアルゴリズムの二点が紹介されています。いずれも20世紀半ばに発見された古典的なアルゴリズムです。 二つのうち前者、クラスカルのアルゴリズムは、コスト最小の辺から順番にみていって、その辺を選んだことで閉路が構成されなければ、それは安全な辺であるとみなし、最小全域木を構成する辺のひとつとして選択します。これを繰り返しているうちに最小全域木が構成されるというアルゴリズムです。 今日はクラスカルのアルゴリズムを Python で実装してみました。扱うグラフは書籍の例を使ってみました。以下
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