数据预测算法（预测算法）

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本文目录一览：

• 1、常用的分类和预测算法有哪些
• 2、Neo4j图分析—链接预测算法（Link Prediction Algorithms）
• 3、常用的分类和预测算法

常用的分类和预测算法有哪些

常用的分类与预测算法 根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测。

Neo4j图分析—链接预测算法（Link Prediction Algorithms）

链接预测是图数据挖掘中的一个重要问题。链接预测旨在预测图中丢失的边, 或者未来可能会出现的边。这些算法主要用于判断相邻的两个节点之间的亲密程度。通常亲密度越大的节点之间的亲密分值越高。

Adamic Adar 是一种基于节点之间共同邻居的亲密度测算方法。2003年由 Lada Adamic 和 Eytan Adar t在 predict links in a social network 中提出的，计算亲密度的公式如下：

创建完成之后的图结构如下：

计算两个指定节点之间的亲密度：

计算结果如下所示：

另外，我们还可以基于特定的关系类型和关系指向，计算一对节点之间的亲密度。

计算结果如下：

  相同邻居，顾名思义，指的是两个节点同时关联的节点、数量。

计算公式如下：

结果如下：

同样的，该度量方法也可以指定关系的类型和关系的方向，这里不再赘述。

  优先连接依赖于两个节点的连接数，如果两个节点的连接数都很大，标签该节点对被连接的概率越大。计算公式如下：

  

资源分配算法公式如下：

总邻居数指的是两个相邻节点之间的总邻居数，计算公式如下：

参考：

常用的分类和预测算法

常用的分类方法有贝叶斯，逻辑回归，随机森林，预测算法有集成学习，神经网络

分享完《预测算法》的内容，大家是否学习到更多的知识？可以关注投之说（tzshuo.com）——理财入门网了解炒股技巧

• 小粒发布于04-06
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