使用Gale-Shapley算法快速实现大规模市场中的Shapley值计算

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。

大规模图数据的高效计算方法探索 多种算法详解

大规模语料驱动的新词发现算法 在大数据时代，海量文本数据为自然语言处理提供了前所未有的机遇。其中，新词发现作为一项基础性任务，对于语言理解、信息抽取等应用至关重要。本研究聚焦于如何利用大规模语料，设计高效、准确的新词发现算法。 该算法的核心思想是，从海量文本数据中自动学习词语的统计特征和语义信息，并结合语言学知识，有效识别新词。具体而言，算法主要包括以下步骤： 语料预处理: 对原始语料进行分词、去除停用词等操作，构建干净的文本数据集。 候选词提取: 基于统计指标，例如词频、互信息、左右熵等，从预处理后的语料中提取潜在的新词。 特征表示学习: 利用词向量、深度学习等技术，学习候选词的语义特征表示。 新词判定: 构建分类模型，根据候选词的特征表示，判断其是否为新词。 该算法充分利用大规模语料的优势，能够自动学习丰富的语言知识，有效提高新词发现的效率和准确率。

基于 Apache Spark，整合了来自互联网以及阿里云 EMR 智能团队研发的 JindoSpark 项目的实践经验，从多个维度阐述 Spark 的优化策略，并深入剖析其背后的实现原理，帮助读者在理解 Spark 运行机制的基础上进行性能调优。

详细阐述了基于网格计算构建大规模文本挖掘系统的重要性和实施方法。文本数据挖掘作为数据密集型、计算密集型和分布式协作的一般特点，在企业和政府组织中具有重要的应用前景。

这个项目提供了在大型图中实现社区检测算法的分布式方法。利用邻域聚合策略，采用Spark和GraphX包，通过简洁的数据管道实现Louvain社区检测算法的分布式计算。该方法适用于各种类型的图，如社交网络、网站图、学术引文网络等。大型图的复杂性使得人类难以直接理解和分析，因此数据挖掘算法在这一领域的应用变得尤为重要。

随着云计算技术的普及，许多企业开始将MySQL数据库通过Docker容器化技术进行部署和管理，这种方法不仅提高了系统的灵活性和可移植性，还显著简化了维护流程和资源利用率。

《基于Spark-Graphx的大规模用户图计算和应用》详细探讨了如何利用Apache Spark的GraphX组件进行大规模用户图计算。Spark作为快速、通用且可扩展的数据处理框架，其GraphX模块在社交网络分析、推荐系统构建和欺诈检测等领域发挥着重要作用。文章介绍了图计算的基本概念，以及如何使用RDD来表示和操作图的顶点和边。通过GraphX，可以实现图的遍历、模式匹配、最短路径查找等操作，还支持社区检测、度中心性计算、聚类系数分析和PageRank算法等应用。此外，文中还涵盖了图的转换和更新操作，以及各种算法的实现过程。对开发者来说，这是一份宝贵的学习资源。

《大规模数据集的挖掘》是一本免费的数据挖掘教材，适合学习和研究使用。