グラフ理論ではてブ可視化

隣接行列をはてブおせっかいのデータからこしらえて、オレオレアルゴリズムでクラスタ抽出、そして、Java2Dで描画っと♪

ore_de_workさんの周辺30人分。


Ryoの周辺200人分(何が何だかワケわかめ)


#追記
マグネティック-スプリングモデルというのを使って描画してみた
http://www.jaist.ac.jp/~t-nakada/MagneticSpring/index.html
ソースを流用させてもらいました。あざーっす。


Naoya氏の周辺50人ぐらい

ふふむ。それっぽいな。


少しでも関係がある場合を含めると、リンクが多すぎてグラフが安定しないので、ある閾値以上の重みを持った辺のみを残すとこれ(Naoya氏の周辺200人ぐらい。ただし、該当するリンクを持たないノードは非表示)


タグ情報は使ってません。同じドキュメントを見たことがある人が接続されてるだけです。
詳細はまた後ほど。

前のクラスタリングとクラスタリング with グラフ理論の意味の違い

はてブおせっかい

[前の]
http://d.hatena.ne.jp/kanbayashi/20060905#p4
[今回の]
http://d.hatena.ne.jp/kanbayashi/20060923#p1

前やった、単純クラスタリングというのは、各点の情報のみを用いてクラスタリングを行ってたので(1次の関係しか考慮しない。M-Means法とかだとそうではないのだが計算量が大きすぎる。)、あまり良い結果が出ていなかったが、
今回のグラフ理論でやったやつは、ある程度までの次数の関係を反映しているので、よさげ。

#コラボレィティブフィルタも一次の関係しか見ていない


データ全体の一部分しか参照しないので、計算量も少なくて済むし。


というのが言いたかった。


駄文すまそ。


さて、このクラスタリングの結果をはてブおせっかいに反映させるようにすれば、精度が上がりそう。


しかし、皆はそんな事気にしないと。(　´Д｀)はぁ。