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「バイリレーション」に対応できるオントロジー管理サービスを探しています

たとえば、ノード「虎」と「ライオン」があるとします。

ノード間の量的関係を記述したい :
すなわち) Similar("Tiger", "Lion") = 0.5

Protege オントロジー システムを検索しました。
ただし、オントロジー システムは、この種の重み付けされた関係をサポートしていません。

この種の関係の記述をサポートできるプログラムはありますか?

または、これらのプロテジとの関係に対処する方法はありますか?

問題は、古典的な加重間隔スケジューリングの問題がありますが、追加の要件があります。この要件は、与えられたジョブから、いくつかのジョブを実行する必要があるということです。

私はすでにブルートフォースでそれを解決しています。しかし、私はより効率的な解決策が必要です。動的計画法で古典的な重み付きスケジューリング問題を解きますが、この制約では解けません。何か提案はありますか。アドバイスありがとうございます。

率直に言って、私の数学的スキルを超えた何かを実装する方法について考えてきました。ですから、私が感謝している完全なコードソリューションではなく、自由に試して正しい方向に向けてください。

では、テキストを分析して、さまざまな 2 文字の組み合わせの頻度の表を作成したとします。これらを 26x26 配列に格納しました。例えば。

したがって、これらの2文字の組み合わせをランダムに選択したいのですが、頻度に基づいて選択を「重み付け」したいと思います。すなわち。上記のABは、AAよりも15倍「可能性が高い」はずです。そして、明らかに、選択は BB のようなものを返すべきではありません (つまり、0 の頻度 - この例では、明らかに BB は Bubble!! :-) のような単語で発生します)。0 の場合、0 以外の頻度になるまでループできることがわかりましたが、平均を歪める方法があるという感覚/直感があるため、それはエレガントではありません。

ペアの最初の文字を選択することを考えていました-つまり。行 - (私は最終的に 4 ペア シーケンスを生成しています) システム ランダム関数 (Random class.Next) を使用してから、「加重」ランダム アルゴリズムを使用して 2 番目の文字を選択することができます。

何か案は？

numpy 配列で値の加重合計を取得する最も簡単で最速の方法は何ですか?

例: オイラー法で熱方程式を解く

D2uは、2 次元での 2 番目の中央の違いである必要があります。のようなインデックスを追加できれば、これは機能します(1,4)+(1,3)=(2,7)。残念ながら、python はそれらを として追加します(1,4)+(1,3)=(1,4,1,3)。

計算D2uは、現在の位置を中心とするこのカーネルでドット積を取得することと同等であることに注意してください。

これを内積としてベクトル化できますか?

FusionTablesヒートマップ レイヤー内で結果を重み付けすることはできますか? たとえば、私のFusionTableデータセットには、緯度、経度、およびカウントがあります。カウント フィールドによって重み付けされるようにレイヤーを変更する方法がわかりません。

これが私のレイヤーのスニペットです：

データのために加重ヒストグラムをプロットする必要があるデータセットがあります

加重ヒストグラムを使用し、

また

これにより、素敵なグラフが得られますが、その上に通常の曲線を描くことができません。2 つのプロットからわかるように、(-1.5,-1) カテゴリにデータがない可能性がありますが、それでもプロットして、y 軸の範囲 (0,120) を維持したいと思いますが、最大値は約 40 です。 .

曲線を追加するためにこれらの2つのコードを試しましたが、完全に正しいわけではありません

この曲線は私のプロットの左側にあるようです。

これにより、x 軸に対してほぼ平坦な水平線が得られます。

ありがとうございました！

まず第一に、私はコードや完全な解決策を求めていないことを述べます。 問題について説明します。

建物内の部屋の数とそれらの間の廊下の数が与えられます。すべての廊下は2つの部屋を接続し、重みが与えられます。どの部屋にもいつでも行くことができます。あなたはそれらを取り除くことによってすべての廊下の完全な重量を減らすことになっています、そして減らされた重量を印刷します。

これらの仮定は正しいですか？：

1. 建物はグラフであり、部屋は頂点であり、廊下はそれらを接続するエッジです。したがって、これは無向連結グラフです。

2. これを解決するには、グラフの最小スパニングツリーの重みを取得し、完全な重みからMSTの重みを引いたものを実行します。結果は、削除できる廊下の重みの合計になります。

私はMSTにプリムのアルゴリズムを実装しました。結果は、例のケースとインターネットで見つけたMSTの他のケースに対して正しいものです。ただし、グレーディングサーバーは、他の情報がないまま「間違った答え」を返します。何が悪いのかわかりません。入力には100個以下の頂点と5000個のエッジがあるため、範囲は問題になりません。重みは整数<=200です。MTSに隣接行列を使用しています。入力例：

この場合、プログラムは80を出力します。完全な重みは190、最小の重みは110なので、190-110=80を削除できます。

私の質問は次のとおりです。

1. 頭に浮かぶ明らかな間違いはありますか？注意すべき点、入力例などで機能するのはなぜですか。
2. 問題を見つけるために使用できるインターネット上のMSTの中規模のテストケースはありますか？
3. この問題を解決する他の方法はありますか？採点サーバーで何でも喜んでやってみます。

私はグラフにまったく慣れていないので、何かが足りないかもしれません。

私はcorr()関数を使って加重熟考を計算しようとしています。最初の引数は、相関を計算したい 2 つの変数に対応する 2 つの列を持つ行列であり、2 番目の引数は観測値の各ペアに適用される重みのベクトルです。

ここに例があります。

それで私はそれを手に入れ、それを自分のマトリックスで使用することができましたが、因子のレベルに応じて異なる相関を計算したいと思います。tapply() 関数を使用しているかのようにしましょう。

だから私の夢は次のようなことをすることです：

ただし、tapply() でわかるように、最初の要素は行列ではなくベクトルである必要があります。

誰かが私に解決策を持っていますか？

どうもありがとうございました。

編集：私があなたに示したデータフレームの一部で、加重相関の重みが欠落していることに気付きました。したがって、因子のレベルに応じて行列と重みの両方を取得する方法がいくつかあります。

明確であることを願っています。

これは非常に単純化された例ですが、うまくいけば、私が話していることを皆に理解してもらうことができます:

(注意: random.length=sample(min:max,10) と言うことができることはわかっていますが、実際のコードではループが必要です。)

ランダムな長さが実際の長さと同様の範囲であるだけでなく、分布も同様であることを望みます。rnorm を試してみましたが、実際のデータには正規分布がないため、見逃したオプションがない限り、うまくいかないと思います。

実際のデータを使用してサンプル関数の確率を設定することは可能ですか? したがって、この場合、10 ～ 15 の数値の重み/確率を高くし、50 のような大きな数値の重み/確率を低くします。

編集:ジェームズのソリューションを使用:

問題：igraphを使用して、ファイルに格納されている隣接行列から重み付けされた無向グラフを作成.csvし、最小スパニングツリーとその他のアルゴリズムを実行したいと思います。

まず、10個の頂点と5個のエッジを持つ有向グラフを作成しました。デフォルトでは、igraphはエッジの重みを許可しないため、ドキュメントで私には意味をなさないいくつかの属性（のようなものigraph_i_set_attribute_table）を使用する必要があります。

誰かがこれに関して私を助けてくれますか？