算法流程如下: GeaFlow实现K-hop算法 首先需要通过实现AlgorithmUserFunction接口来编写K-hop算法的UDGA,K-hop算法的参考实现如下: 代码语言:java 复制 packagecom.antfin.rayag.myUDF;importcom.antgroup.geaflow.common.type.primitive.IntegerType;importcom.antgroup.geaflow.common.type.primitive.StringType;import...
k跳算法(k-hop)从起点出发,通过宽度优先搜索(BFS),找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的ego-net。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。k跳算法(k-hop)适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。k值越大,覆盖的点越广。根据六度空间理论,社交网上6
K-hop算法广泛应用于好友推荐、影响力预测和关系发现等场景。 K-hop算法本质上是一种广度优先搜索(BFS)算法,通过从起点开始不断向外扩散的方式来计算每一个节点到起点的跳跃数。算法流程如下: GeaFlow实现K-hop算法 首先需要通过实现AlgorithmUserFunction接口来编写K-hop算法的UDGA,K-hop算法的参考实现如下: packag...
所谓的k-hop算法,指的是从某个起点出发,寻找所有与其最短路径不超过k的顶点的集合(或者:寻找所有与其最短路径为k的顶点的集合)。k为正整数。当k=1时,结果即为起点的所有邻点。 k-hop是什么 k-hop中文译名是k-跳,或者为k-邻。所谓的k-hop算法,指的是从某个起点出发,寻找所有与其最短路径不超过k的顶点...
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“Facebook的算法推崇极端信息,而非中性信息,这会让虚假信息凌驾于真实信息之上,让阴谋论凌驾于事实之上。”——硅谷投资人罗杰⋅麦克纳米(Roger McNamee) 在无时无刻都充斥着大量信息的当今世界,筛选信息对一些人来说是一个巨大的挑战。如果使用得当,人工智能可能会增强人们的在线体验,或帮助人们迅速处理不断增长的...
本文提出了基于循环优化的局部加权线性回归DV-Hop算法(ILWLR-DV-Hop).该算法采用加权最小二乘法对方程进行求解,加权系数为拉普拉斯核函数.接着对方程组进行循环求解,将差值最小的求解结果视为方程的最优解.实验表明,在各向同性网络以及X,H,C,S拓扑结构中,相对于经典的DV-Hop算法,ILWLR-DV-Hop算法能明显提高...
耗时的预处理就要重做.基于静态图中的2-hop cover的top-k最短路径算法,提出一个适用于动态的有向带权图上的top-k最短路径算法,其创新部分是一个更新预处理数据的子程序.该算法只需要修改原始图的很小一部分索引集就可以得到更新后图的索引集,极大地减少了算法的总运行时间.证明了算法的正确性,并分析了算法的...
针对无线传感器网络传统距离-矢量(DV-Hop)算法中最小二乘法估计误差过大的问题,提出了一种改进灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法与DV-Hop融合的算法.首先,利用传统的DV-Hop算法估算出信标节点与各未知节点间的距离.其次,用具有自适应策略的改进GWO算法代替最小二乘法来估算未知节点的位置,所做改进包括初始...