链接预测pyspark 用于链路预测的CNGFPyspark实现。 CNGF算法该有助于预测将来图中最可能连接的节点。 这可用于社交网络，以设想各种实体之间的连接。 与传统算法相比，该算法效率更高，因为它使用两个节点x和y的子图以及它们的公共邻居来预测将来的连接，而不是整个图。 它首先通过将子图中的公共邻居的度数除以整个图中该邻居的度数的对数来计算制导。 然后，它使用x和y的所有公共邻域的总和来计算相似度。 相似度越高，将来建立连接的机会就越大。 需要 Python 2.7以上 用法 要运行该程序，请克隆存储库并运行以下命令： $SPARK_HOME/bin/spark-submit --packages graphframes:graphframes:0.5.0-spark2.1-s_2.11 cngf.py file_path separator 它需要2个参数： fi

简街市场预测 UNIST SDMLAB的协同工作。 ，李英浩（Yeongho Lee）医师KHALEQUZZAMAN CHOWDHURY SAYEM，MUBARRAT CHOWDHURY :triangular_flag: 比赛信息 :label: 名称 Kaggle的 :magnifying_glass_tilted_left: 目的 利用交易机会预测交易行为 :stopwatch: 时间线 2020年11月24日-2021年2月22日（UTC） 实际参与，2021年1月13日 :spiral_calendar: 整体时间表 第一周：了解与EDA的竞争，每个解决方案使用基准代码实施 Youngin：LSTM 英浩：XGBoost Sayem：全面介绍 穆巴拉特：LGBM 第二周：[提高性能]像上面一样单独实施基准代码 第三周：最佳成绩解决方案实施 第4周：[提高绩效]最佳成绩解决方案实施 第5周：未安排 :loudspeaker: 储存库规则 :construction_worker: 结构体 +-- input | +-- data +-- ipynb_

简街市场预测 作者：刘增丰，崔贤ji，郑家杰 在此项目中，目标是根据市场价格从130点的时间序列中预测市场份额的未来回报值。 该数据集是从竞赛中获得的。 以下是实现这些目标的一些可能步骤： 去噪 滚动平均值 使用小波变换的阈值 使用的机器学习模型： 决策树（CART） 线性回归 k最近邻居 人工神经网络 卷积神经网络

自己稍微整理了常用的轨迹预测几个数据集的介绍

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数据表+源码+报告 大三数据挖掘实验

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这是 ShowMeAI 持续分享的重磅报告系列！《State of AI Report 2022》是一份发布于2022年10月的报告，作者Nathan Benaich和Ian Hogarth从Research、Industry、Politics、Safety等四个方面，对2022年的发展做了汇总梳理，并对新一年的发展进行了预测。完整报告 114 页。 ◉ 内容要点： ① 大厂实验室走向封闭，但是新的独立研究实验室正在迅速开源。虽然 AI 研究呈现集中趋势，但计算与访问成本的降低催生了走在研究最前沿的小型实验室（如 Stability.AI 和 Midjourney）。 ② 人工智能研究越来越关注安全领域。安全研究人员在大型 AI 实验室的安全研究人员，由去年的不到100人增长为300人，这也有望提升安全学者的认可度。 ③ 中美人工智能研究差距继续扩大，自2010年以来，中国机构发表的论文数量是美国机构的4.5倍，明显超过美国、印度、英国和德国的总和。 ④ 人工智能驱动的科学研究继续取得突破，但数据泄漏等重大方法错误需要进一步调查，否则会导致 AI 危机的日益严重。

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明:该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。