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Networkx에서 node 합치기(MERGE node)
Intro node의 uniqueness가 보장되지 않은 network를 대상으로 network 분석을 수행하고 있습니다. node의 uniqueness가 보장되지 않았다는 말은, "현재의 network에서 서로 다르게 표현된 두 node가 정말...
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FastText에 document를 학습시킬 때, itertools.cycle 사용하기.
Intro 요즘 저는 FastText를 이용해서 단어의 의미를 학습시키고 있습니다. word2vec도 doc2vec도 있습니다만, fasttext의 경우는 vocabulary에 없는 단어들이라도 형태적인 유사성을 고려해서, 의미를 파악할 수 있다...
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gensim - tutorial
Intro. 요즘은 자연어처리를 사용하여 논문을 써야 합니다. 주로, 전처리 쪽을 담당하고 있기는 하지만요. 주로 을 사용하고 있으며, Gensim - Documentation에 있는 내용들을 공부하여 다음과 같이 정리하였습니다. 작성 시간 순....
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Gensim2 Coreconcept Topic And Transformation
LDA model등을 공부하기 전에 gensim - Core Concept - topics and transformations를 먼저 공부해서 정리해두도록 하자.
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gensim - tutorial - fastText 2편
나의 목적은 결국 "composite word"를 이해할 수 있도록 학습을 시키는 것을 말함. 여기서는, 그렇다면 fastText를 학습시킬때, 2-line summary word2vec의 경우, 존재하지 않는 word(vocab에 등록되지 않은...
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gensim - Tutorial - Word Mover Distance(WMD)
Intro. Word Mover's Distance(WMD)는 "사용자가 제출한 query에 대해서 가장 관련있는(relevant) 문서들을 줄수 있도록 해주는, 머신러닝 분야의 유망한 기술"입니다. 이 tutorial에서는 두 document에...
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Earth Mover Distance(EMD) and pyemd
Earth Mover Distance(EMD) Earth Mover Distance(EMD)는 "확률 분포 A를 확률 분포 B로 변환할때 필요한 일의 양"을 의미합니다. 여기서는 확률 분포라고 general하게 말하였지만, 간단하게는 그냥 "하나...
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한국 힙합씬 피쳐링 네트워크 분석 - 2편 - Data Collection Wisely
한국 힙합씬 피쳐링 네트워크 분석. 저는 대상/현상을 네트워크로 모델링하고 네트워크 적인 분석 법을 사용하여 대상 네트워크를 분석하는 일을 주로 수행합니다. 그리고, 그러다보니, 세상의 많은 현상들을 결국 "네트워크"적으로 바라보게 되죠. 동시에...
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한국 힙합씬 피쳐링 네트워크 분석 - 3편 - Data Analysis
한국 힙합씬 피쳐링 네트워크 분석. 저는 대상/현상을 네트워크로 모델링하고 네트워크 적인 분석 법을 사용하여 대상 네트워크를 분석하는 일을 주로 수행합니다. 그리고, 그러다보니, 세상의 많은 현상들을 결국 "네트워크"적으로 바라보게 되죠. 동시에...
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한국 힙합씬 피쳐링 네트워크 분석 - 1편 - Data Collection
한국 힙합씬 피쳐링 네트워크 분석. 저는 대상/현상을 네트워크로 모델링하고 네트워크 적인 분석 법을 사용하여 대상 네트워크를 분석하는 일을 주로 수행합니다. 그리고, 그러다보니, 세상의 많은 현상들을 결국 "네트워크"적으로 바라보게 되죠. 동시에...
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한국 힙합씬 피쳐링 네트워크 분석 - 1 ~ 3편.
저는 대상/현상을 네트워크로 모델링하고 네트워크 적인 분석 법을 사용하여 대상 네트워크를 분석하는 일을 주로 수행합니다. 그리고, 그러다보니, 세상의 많은 현상들을 결국 "네트워크"적으로 바라보게 되죠. 동시에 저는, 한국 힙합의 오랜 팬이기도 ...
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networkx에서 MultiGraph에 대해 Centrality 계산하기.
networkx - MultiGraph에 대해서 Centrality 계산하기 networkx에서는 Graph를 총 4가지 방법으로 표현할 수 있습니다. 방향성(Directionality) 그리고 Multiple-Edge에 따라서 2개로 나누어 ,...
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python - networkx - weighted centrality with lambda function
networkx - centrality with weight 어떤 대상/현상을 네트워크로 모델링한 뒤, 보통 "그래서 가장 중요한 Node/Edge가 무엇인가?"를 찾는 작업을 많이 합니다. 이 작업을 보통 Centrality 분석 이라고 하죠....
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python - networkx - centrality with wrong weight name.
networkx - centrality with weight network에서 중요한 Node를 추출하기 위하여, centrality를 분석합니다. 보통은 Network 상에서 node간의 거리를 활용하여 이 centrality를 계산하게 되죠....
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python - networkx - Don't use subgraph too much
networkx - Subgraph. networkx에서 어떤 현상을 Graph로 모델링한 다음, 어떤 부분만 특정하게 보고 싶을 때가 있습니다. 가령, "특정 노드들"만 포함되거나, "특정 Edge들"만 포함되거나, 하는 식으로 보고 싶을 때가...
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python - networkx - incremental_closeness_centrality
networkx - closeness centrality network에서 closeness centrality는 "노드 u에서 다른 모든 노드들까지의 거리의 합의 역수"를 말합니다. 즉, closeness centrality가 높으면, 다른 모...