240万亿巨量数据被洗出,足够训出18个GPT-4,全球23所机构联手,清洗...

不过,修改后的Bloom过滤器更容易扩展到10TB的数据集。质量过滤文献表明,使用可学习模型作为质量过滤器,可以带来下游的改进。研究人员比较了多种基于模型的过滤方法——1.使用PageRank得分进行过滤,根据文档与其他文档链接的可能性来保留文档;2.语义去重(SemDedup),删除具有相似信息内容的文档;3.线性分类器...

2020年美赛C题“数据的财富”思路解析及优秀论文解读

或者通过数据分析假设出一种综合评价机制,类似于Google发明的一个名为pagerank的量——它可以度量网页的重要程度,从而对用户想搜索的网页进行排序。2.b思路在模型中添加时间这一度量模式。用拟合曲线预测随着时间的增长,客户选购物品时,评级和评价的变化趋势。再通过挖掘筛选后的数据绘画出随着年份的增加三种产品...

越来越火的图数据库到底能做什么?

图2中比较了在社交网络数据集上搜索朋友圈的查询,在原生的图数据库和关系数据库的查询执行效率。显然,使用图数据库比使用传统关系数据库效率有极大提升。图2比较图数据库和关系数据库的查询性能作为NoSQL数据库的一种,图数据库通常不需要先定义严格的数据模式,以及强制的字段类型,这使其在处理结构化和半结构化...

网络遇见大数据:在大型静态数据集中恢复动态网络

我们正身处于大数据时代，从基础物理学到生命以及社会科学，几乎所有学科都孕育出了体量巨大的数据集，数以千计的变量纠缠其中，隐藏着许多我们未曾发现的关系与自然法则。近日发表在PhysicsReports的综述文章，介绍了一个从大型静态数据集中恢复动态网络的统一框架，为挖掘大数据中蕴含的深层次信息提供了一种新思路。...

金融科技(Fintech)和数据挖掘研究(五) ——FactSet供应链数据在...

由于FactSet的供应链数据尚未覆盖所有A股,因此本节在覆盖率较高的沪深300、中证500和中证800的指数成分股中,构建供应商数量、客户数量和PageRank三个供应链因子组合,考察它们的历史表现。组合的具体构建步骤如下,(1)每个月月末,分别在沪深300、中证500和中证800的指数成分股中,选出供应链因子得分最高的50只股票...

十大数据挖掘算法及各自优势

十大数据挖掘算法及各自优势国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART.不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出...

数据挖掘的十大经典算法,总算是讲清楚了,想提升自己的赶快收藏

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(LatentVariabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(DataClustering)领域。6.PageRank...

WWW 2021 | 图神经网络的知识提取与超越:一个有效的知识蒸馏框架

算法每次迭代(算法1的第3行到第13行)的时间复杂度和空间复杂度都是,这和数据集的规模线性相关。事实上,操作可以简单写成矩阵形式,对于真实数据集的训练过程,使用单GPU可以在几秒内完成。因此,我们提出的知识蒸馏框架的时间、空间效率都很高。三、实验...

等级如何产生?从胜利者效应看等级分化

研究分别使用rootdegree、PageRanks和pringank评分函数对这些数据进行了分析。尽管如图5所示,对于不同的数据有着不同的最适合评分函数,但总结三种评分函数得到的参数估计、SEs以及优化得到的对数似然值,有如下几个特点:β1>0和β2<0可以反映在等级演变中的一种持续模式——虽然获胜关系的确会向高等级的节点流入(β...

微软开源的GraphRAG爆火,Github Star量破万,生成式AI进入知识图谱...

微软提出的GraphRAG利用LLM根据输入的文本库创建一个知识图谱。这个图谱结合社区摘要和图机器学习的输出,在查询时增强提示。GraphRAG在回答上述两类问题时显示出显著的改进,展现了在处理私有数据集上超越以往方法的性能。不过,随着大家对GraphRAG的深入了解,他们发现其原理和内容真的让人很难理解。