InFoRM 图挖掘中的个人公平性Python实现

本代码库包含论文“多标准降维及其对公平性的应用”的代码实现。 .py 文件功能：- 预处理数据- 标准 PCA 及公平性实用标准计算- 解决特定目标函数的 SDP 问题- 使用乘法权重更新方法- 其他辅助方法 Jupyter Notebook 功能：- 演示如何将不同 PCA 策略（例如，公平的基于 SDP 的 PCA 与标准 PCA）应用于数据集（信贷和收入数据）。- MW 笔记本使用 MW（乘积权重更新）代替 SDP 求解器来实现公平的基于 SDP 的 PCA。 使用方法：- 打开并运行 Jupyter 笔记本（例如，SDP_credit.ipynb 或 'additional-heur

在Python中，实现LDA（Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配）模型是一项常见的文本挖掘任务，用于主题建模。LDA是生成模型，能从文档集合中提取出隐藏的主题信息。利用Python的自然语言处理库，如nltk和gensim，进行数据预处理、词汇表创建、文档-词项矩阵构建及LDA模型训练。项目python-LDA-master提供完整代码示例，包括参数设置和主题可视化，帮助理解LDA模型的实现细节和优化方法。

Apriori算法，作为一种经典的数据挖掘技术，用于发现频繁项集和关联规则。基于算法的使用了先验知识或假设这一特性，它被命名为Apriori。本教程将深入讲解Apriori算法的基本概念，并提供一份Python代码实现。

本书详细介绍了数据挖掘中常见的算法及其应用，涵盖了遗传算法、优化问题、搜索排序等内容，所有算法均基于Python实现。

利用Python编程语言实现数据挖掘中的序列模式挖掘算法。

Hadoop作为一个开源的分布式计算平台，在数据处理和分析领域发挥着关键作用。它能够有效地管理和处理大规模数据集，尤其是在云环境中。Hadoop的核心组件包括HDFS和MapReduce编程模型，为海量数据的存储和处理提供强大支持。近年来，Hadoop在国外的研究取得了显著进展，不仅在理论探讨上取得突破，如任务调度和性能优化，还广泛应用于数据挖掘等实际场景。

在煤炭行业信息化进程中，针对煤炭企业办公自动化系统的研究现状，提出了构建协同办公平台的方案。详细介绍了该平台的总体架构，阐述了各层面及保障体系，以及数据挖掘技术在平台应用的重要性。经过潞安集团和同煤集团的实证应用，显示协同办公平台显著提升了煤炭企业的工作效率和管理水平，具备广泛推广应用的潜力。

s变换的Matlab代码示例，展示了如何实现非平稳Gabor变换（NSGT）在Python中的应用。

基于数据资源的认知图挖掘算法，最大的亮点在于：不靠专家主观判断，靠数据说话，效果还挺靠谱的。 数据驱动的认知图挖掘方法，挖掘出的知识图谱准确率更高，不容易出偏差。整个思路是先清洗数据，再选关键节点，因果关系，流程蛮清晰的。你只需要把数据准备好，剩下的都可以交给系统。 像它用到的粗糙集算法，其实就是帮你自动筛选有用特征。以前这事得靠领域专家拍脑袋，现在它能自动选出有代表性的属性，后面构图的时候也更精简准确。 另外，系统里有一套因果关系挖掘算法，对节点间的关系挺细的，能判断出是强关联还是弱关联，甚至方向也能推理。比如：销量和广告投放之间有没有因果，就可以跑一遍。 整个系统是做成了前后端分离的结构，