WAF算法

随着信息技术的迅猛进步，尤其是互联网技术的革新，微博作为典型的社交媒体平台，为用户提供了即时分享信息、观点和情感的场所。微博用户之间的社交互动构成了一个庞大且复杂的社交网络，这个网络由用户之间的关注关系构建而成，通常可以通过图论方法来建模。社区发现是复杂网络分析中的重要研究方向，识别出网络中紧密联系的节点子集。传统的链接分析算法如PageRank、Hits和SALSA等，在过去对于无向网络社区发现有重要贡献。然而，这些算法多用于无权图模型，无法准确反映用户之间的真实关系亲密度，尤其是微博中的有向且权重不同的关注行为。针对这一问题，本研究提出了一种基于WAF（Word Active Force）

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

算法精粹 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 算法 排序 搜索 动态规划 回溯 分治

运用 Java 编程语言以 MapReduce 技术实现 Pagerank 算法，数据集源于 web-Google.txt 文件。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

美赛可能会用到分治算法，代码如下。

本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。

获取算法笔记的PDF版本，满足你的学习需求！

LogMAP解码器。一个关于Matlab中卷积码LogMAP解码器的精彩示例！