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基于svd 与行为分析的社交推荐

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推荐算法大致可以分为三类:基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法 。基于内容的推荐算法的原理是 ， 用户喜欢与自己关注过的项目内容相似的项目 ， 比如你看哈利波特I ， 基于内容的推荐算法发现哈利波特IIVI与你之前看的内容密切相关(关键词很多) ， 所以你会取后者 ， 这种方法可以避免一个物品的冷启动问题(冷启动:如果一个物品从未被关注过，其他推荐算法很少会去推荐，但是基于内容的推荐算法可以分析物品之间的关系，缺点是推荐的条目可能会重复 ， 典型的是新闻推荐 。如果你看了一条关于MH370的新闻，很可能推荐的新闻和你浏览过的一样，另一个缺点是一些多媒体推荐(如音乐、电影、图片等，)都很难进行推荐因为内容特点很难提，一种解决方案是手动标记这些物品 。

1、动态图上的异常检测文献综述(2015动态图上异常检测的任务包括:发现异常的对象、关系和时间 。动态图上的异常检测与静态图上的异常检测的区别在于，首先 ， 本文将异常类型分为:异常顶点、异常边、异常子图、异常事件(或异常变化)，将使用的方法分为:社区检测、MDL(最小描述长度)和压缩 。
【基于svd 与行为分析的社交推荐】
根据每种方法使用的异常类型分类的概率距离 。每种方法的主要参考见表1:本文假设不同时间点的节点和边都有唯一的标号以免混淆，定义为图序列，其中是总时间步长，是节点集和边集 ， 称为图流 。本文主要符号如表2所示:给定，节点集，得分函数 ， 定义异常节点集为 ， 使得为，其中为得分汇总统计 。

2、【代谢组学】3.数据 分析1 。代谢物提取 ， 一般每组至少需要10个样品；2.从所有提取的样品中取等量的混合物作为QC；3.QC样本和实验样本穿插在计算机上 ， 从十个QC开始，到三个QC结束，每十个样本中穿插一个QC样本 。得到质谱数据通过软件处理得到峰表 。峰表格式一般为:每行一个m/z，每列一个样本值，代表样本中某个m/z的信号响应 。第一列是保留时间_质荷比来表示离子 ， 比如0.10 _ 96.9574 m/z 。

如缺失值过滤和填充、数据规范化等 。2.数据质量控制 。包括CV分配 ， QC等 。3.统计分析 。包括单变量、多变量等 。4.功能分析 。包括途径、网络分析、生物标志物筛选等 。漏值处理1)漏原因a .信号太低检测不到；b .检测误差，如离子抑制或仪器性能不稳定；c .峰值提升的算法受限，无法从背景中提取低信号；d .在解卷积过程中，并非所有重叠峰都能被分离 。

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