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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Hierarchical Algorithms
A large number of heuristic algorithmic approaches to community detection have been proposed by computer scientists. The developments follow generally along the lines of the algorithms developed for multivariate data [24-26]. Typically, the problem is approached by a recursive min-cut technique that partitions a connected graph into two parts minimizing the number of edges to cut $[27,28]$. These treatments, however, suffer greatly from being very skewed as the min-cut is usually found by cutting off only a very small subgraph [29]. A number of penalty functions have been suggested to overcome this problem and balance the size of subgraphs resulting from a cut. Among these are ratio cuts $[29,30]$, normalized cuts [31] or min-max cuts [32].
The clustering algorithm devised by Girvan and Newman (GN) [17] was the first to introduce the problem of community detection to physics researchers in the field of complex networks. As is often the case, the impact the paper created was not merely for the algorithm but because of the well-chosen illustrative example of its application. GN’s algorithm is based on “edge betweenness” – a concept again borrowed from sociology. Given all geodesic paths between all pairs of nodes in the network, the betweenness of an edge is the number of such paths that run across it. It is intuitive that betweenness is a measure of centrality and hence introduces a measure of distance to the graph. The GN algorithm calculates the edge betweenness for all edges in the graph and then removes the edge with the highest betweenness. Then, the betweenness values for all edges are recalculated. This process is repeated until the network is split into two disconnected components and the procedure starts over again on each of the two components until only single nodes remain. The algorithm falls into the class of recursive partitioning algorithms and its output is generally depicted as a dendrogram illustrating the progression of splitting the network.
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Semi-hierarchical
The hierarchical methods cited so far assume a nested hierarchy of communities. One of the few methods which allow for overlapping communities is the clique percolation method of Palla et al. $[8,22]$ which was introduced already. Even though the method allows a node to be part of more than one community, communities resulting from $k+1$-clique percolation processes are always contained within $k$-clique communities. It is never possible that the nodes contained in the overlap of two communities form their own community. Another problem of this method is its dependence on the existence of triangles in the network. Nodes which are not connected via triangles to communities can never be part of such communities and only nodes with at least $k-1$ links can be part of a k-clique at all. Also, this method may be easily mislead by the addition or removal of single links in the network, as a single link may be responsible for the joining of two communities into one. Clearly, this situation is unsatisfactory in case of noisy data.
复杂网络代写
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Hierarchical Algorithms
计算机科学家已经提出了大量的启发式算法来进行社区检测。这些发展大体上遵循了为多变量数据开发的算法[24-26]。通常，该问题是通过递归最小切割技术来解决的，该技术将连通图划分为两个部分，最小化要切割的边数$[27,28]$。然而，这些处理非常偏斜，因为最小切通常是通过切断一个非常小的子图来发现的[29]。为了克服这个问题并平衡切割产生的子图的大小，已经提出了许多惩罚函数。其中包括比率削减$[29,30]$，规范化削减[31]或最小-最大削减[32]。
由Girvan和Newman (GN)[17]设计的聚类算法首次将社区检测问题引入到复杂网络领域的物理研究中。通常情况下，这篇论文所产生的影响不仅仅是对算法的影响，还因为它的应用的精心选择的说明性例子。GN的算法基于“边缘间性”——这也是从社会学借来的概念。给定网络中所有节点对之间的所有测地线路径，一条边的中间度就是穿过它的这样的路径的数量。直观地说，中间度是对中心性的度量，因此引入了对图的距离度量。GN算法计算图中所有边的边缘间度，然后去除中间度最高的边。然后，重新计算所有边的中间值。这个过程一直重复，直到网络被分成两个断开连接的组件，然后在每个组件上重新开始这个过程，直到只剩下单个节点。该算法属于递归划分算法，其输出通常被描述为表示网络分裂进程的树状图。
数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Semi-hierarchical
到目前为止引用的分层方法假设了嵌套的社区层次结构。少数几种允许重叠群落的方法之一是Palla等人[8,22]的派系渗透方法，该方法已经介绍过。尽管该方法允许一个节点成为多个社区的一部分，但由$k+1$ clique渗透过程产生的社区始终包含在$k$ clique社区中。两个社区重叠的节点永远不可能形成自己的社区。该方法的另一个问题是依赖于网络中三角形的存在性。没有通过三角形连接到社区的节点永远不会成为这样的社区的一部分，只有拥有至少$k-1$链接的节点才能成为k-clique的一部分。此外，这种方法很容易被添加或删除网络中的单个链接所误导，因为单个链接可能负责将两个社区合并为一个社区。显然，对于有噪声的数据，这种情况是不令人满意的。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
