三元组稀疏矩阵

在数据结构的实验七中，我们探讨了三元组稀疏矩阵的加减法，通过C语言编程实现了相关代码。

互联网上的商家通过利用RDF三元组的语义和结构特征，能够检测出具有竞争关系的商家，并利用淘宝网的商店数据，通过MapReduce工具提高处理效率，从而调整经营策略。

目前，链路预测研究主要关注于无向网络，然而现实世界中的大量有向网络，如果忽略链路方向将导致信息丢失甚至预测失真。为解决这一问题，本研究提出了一种基于三元组的有向网络链路预测算法。该算法利用势理论筛选三元组，分析闭合概率以计算节点相似性权重。实验结果显示，在9个真实数据集上，新方法的预测精度比基准方法提高了4.3%。

%见Cleve's Corner博客： ％ https://blogs.mathworks.com/cleve/2018/06/11/play-match-the-color-game

这份代码详细展示了如何使用Matlab实现三元哈夫曼编码，并且每一步都有清晰的注释，让您轻松理解。

alchemyst/ternplot是一个Matlab工具，专门用于绘制三元相图数据。

本存储库已发布，复现Hande Alemdar、Vincent Leroy、Adrien Prost-Boucle和Frederic Petrot在“用于资源高效的AI应用程序的三元神经网络”国际神经网络联合会议（IJCNN）2017年发表的结果。该存储库提供了学生网络的培训代码，并包括分层代码的详细说明。安装要求包括以下Python软件包：git clone https://github.com/caldweln/distro.git ~/torch --recursive，cd ~/torch;TORCH_LUA_VERSION=LUA51 ./install.sh;source install/bin/torch-activate;git clone https://github.com/caldweln/dp.git ~/dp，cd ~/dp;luarocks make rocks/dp-scm-1.rockspec，git clone https://github.com/caldweln/nninit。

利用 Python 和稀疏矩阵技术，处理谷歌公开网页数据 (http://snap.stanford.edu/data/web-Google.txt.gz)，高效计算网页 PageRank 值。

在第二章中，我们介绍了普通的MATLAB数组。当声明普通数组时，MATLAB会为每个数组元素分配内存。例如，执行函数a = eye(10)，创建一个10×10的矩阵，其中对角线元素为1，其余为0，总共包含100个元素，但只有10个元素为非零值，其余为0。这种情况下的矩阵即为稀疏矩阵的示例。稀疏矩阵指的是大部分元素为0的大型矩阵。若定义矩阵b为10×10，其非零值元素分布为1、2、5等，那么矩阵相乘a * b将得到结果c，详细操作请参考www.52pdf.net。

Sparseclean清除范围内小或NaN值或值的双稀疏矩阵。