Stanford MOOC MMD W3

mmds_logoTercera semana del MOOC Mining Massive Datasets. 12 videos, unos cortos, otros largos. En promedio uno5 15 a 20 minutos por cada uno. El tema del curso no deja de ser interesante pero el Dr. Ullman. Uno de los otros instructores es Jure Leskovec, con un fuerte acento de Europa oriental. Habla muy rápido por lo que uno se mantiene muy atento.

En esta semana se revisó lo correspondiente a:

  • Community detection in graphs.
  • The affiliation graph model.
  • Los algoritmos AGM y BIGCLAM.
  • Detección de comunidades por agrupamiento (análisis de gráficas grandes).
  • La matriz laplaciana gráfica.
  • Ejemplos de descomposiciones propias (eigendecompositions) de gráficas.
  • Particionamiento de gráficas.
  • Trawling.
  • Minería de flujos de datos.
    • Conteos (conteos de bits, el método DGIM, timestamps, buckets) y precisión.
    • Bloom filters.
    • Sampling streams.
    • Counting distinct items.
    • Computing moments.

 

 

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