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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Results and Analysis

如果你也在 怎样代写复杂网络Complex Network 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。复杂网络Complex Network在网络理论的背景下,复杂网络是指具有非微观拓扑特征的图(网络)–这些特征在简单的网络(如格子或随机图)中不会出现,但在代表真实系统的网络中经常出现。复杂网络的研究是一个年轻而活跃的科学研究领域(自2000年以来),主要受到现实世界网络的经验发现的启发,如计算机网络、生物网络、技术网络、大脑网络、气候网络和社会网络。

复杂网络Complex Network大多数社会、生物和技术网络显示出实质性的非微观拓扑特征,其元素之间的连接模式既不是纯粹的规则也不是纯粹的随机。这些特征包括学位分布的重尾、高聚类系数、顶点之间的同态性或异态性、社区结构和层次结构。在有向网络的情况下,这些特征还包括互惠性、三联体重要性概况和其他特征。相比之下,过去研究的许多网络的数学模型,如格子和随机图,并没有显示这些特征。最复杂的结构可以由具有中等数量相互作用的网络实现。这与中等概率获得最大信息含量(熵)的事实相对应。

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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Results and Analysis

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We first compare FairEA to the baseline algorithms in order to evaluate its performance algorithmically. Next, we use real intra-organizational networks to demonstrate how FairEA might be used in practice.

Here, we compare FairEA and baseline algorithms with respect to diversity and fitness. Figure 2 shows results for percentage improvement in fitness and percentage improvement in assortativity, where the number of candidates is equal to the number of open positions, with fitness function $F_1$ (candidates are qualified for positions across the network) and $10 \%$ open positions. The ideal solution (high fitness and diversity) is in the top right depicted as a star. Results for fitness functions $F_2$ (candidates are qualified for positions in a specific area) are similar.
In most cases, results for FairEA, IPOPT and Hungarian are in a nondominated set, with results of FairEA having the lowest crowding distance. More simply, we see that Hungarian does very well with respect to diversity (especially when the network was already diverse), IPOPT does very well with respect to increasing fitness, and FairEA does well at increasing both.

To summarize results, we compute the average percentage improvement in fitness and average percentage improvement in assortativity over all datasets with high, medium and low levels of assortativity for each method. When the size of the candidate pool is equal to the number of open positions, FairEA achieves at least $97 \%$ of the maximum fitness score while improving the assortativity coefficient value by $39 \%, 56 \%$ and $67 \%$ for $10 \%, 20 \%$ and $30 \%$ of open positions respectively. (Results were similar for other experimental settings.) Overall, while IPOPT increases fitness, it performs poorly on diversity. This demonstrates that simply considering the number of neighbors of a node from each class for newly assigned candidates is not sufficient. Hungarian performs well when the number of open positions is small, but performance decreases as the number of open positions increases. In contrast, FairEA consistently does well.

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Example Usage of FairEA

We next illustrate how FairEA can be used in practice- i.e., to evaluate an organization’s hiring/assignment practices- on the intra-organizational networks CC and RT, which contain position level-related annotations. In such a setting, the organization would identify the set of all positions that have been open in the recent past (whatever timespan is desired), and would use the actual applicants to those positions to form the candidate pool. Because we do not have access to this data, we mark a random $p \%$ of the positions as open and consider the employees that fill those position as candidates. We say that individuals are fit for positions at their level.

Recall that in addition to optimizing for diversity and fitness, FairEA can accommodate constraints related to isolation (ensuring that minority individuals are not too far away from other minority individuals, which can have a negative effect on effectiveness [4]), and such constraints may affect performance with respect to fitness and diversity. Here, in addition to evaluating fitness and diversity, we also evaluate the effect of such a constraint. We compute the Percentage Improvement in Fitness, Percentage Improvement in Assortativity and Percentage Isolation Score of FairEA’s results when requiring that the number of minority group individuals in each group is at least $\left{0,2,0.05 \cdot\left|k_i\right|, 0.1 \cdot\left|k_i\right|, 0.2 \cdot\left|k_i\right|\right}$ where $\left|k_i\right|$ is size of team team t .

We consider networks $\mathbf{C C}(\mathbf{H})$ and $\mathbf{R T}(\mathbf{H})$, both of which are extremely segregated: the original networks have (Assortativity Coefficient \& Isolation Score) (0.38\&0.07) and $(0.43 \& 0.02)$ respectively. Both of these networks are extremely segregated and have fewer than $10 \%$ minorities in each team.

When applying FairEA, $20 \%$ and $30 \%$ of the positions are open, with different threshold levels for isolation, we see huge improvements in segregation. Figure 3 shows the results of Assortativity Coefficient and Isolation Score: these large improvements in both assortativity and isolation indicate that both networks have great potential to become more fair.


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复杂网络代写

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我们首先将faira与基线算法进行比较,以便从算法上评估其性能。接下来,我们使用真实的组织内部网络来演示如何在实践中使用faira。

在这里,我们比较了faira和基线算法在多样性和适应度方面的差异。图2显示了适应度改善百分比和协调性改善百分比的结果,其中候选人数量等于开放职位的数量,适应度函数为$F_1$(候选人在整个网络中都有资格获得职位)和$10 \%$开放职位。理想的解决方案(高适应度和多样性)在右上方以星形表示。适应度函数$F_2$(候选人符合特定领域的职位)的结果是相似的。
在大多数情况下,FairEA、IPOPT和Hungarian的结果处于非支配集,其中FairEA的结果具有最低的拥挤距离。更简单地说,我们看到Hungarian在多样性方面做得很好(特别是当网络已经很多样化的时候),IPOPT在提高适应性方面做得很好,而FairEA在提高这两方面都做得很好。

为了总结结果,我们计算了每种方法的高、中、低分类度的所有数据集上适应度的平均改进百分比和分类度的平均改进百分比。当候选池的大小与空缺职位的数量相等时,FairEA至少达到最大适应度得分的97%,同时对空缺职位的匹配系数值分别提高了39%、56%和67%,分别为10%、20%和30%。(其他实验设置的结果相似。)总体而言,虽然IPOPT提高了适应性,但它在多样性方面表现不佳。这表明,对于新分配的候选节点,仅仅考虑每个类中节点的邻居数量是不够的。当开放的职位数量较少时,Hungarian表现良好,但随着开放的职位数量的增加,其表现会下降。相比之下,faira一直做得很好。

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Example Usage of FairEA

接下来,我们将说明在组织内部网络CC和RT上如何在实践中使用faira,即评估组织的招聘/分配实践,其中包含与职位级别相关的注释。在这样的设置中,组织将确定最近开放的所有职位的集合(无论时间跨度是什么),并将使用这些职位的实际申请人来形成候选人池。因为我们无法访问这些数据,所以我们随机标记了一个空缺职位,并将填补这些职位的员工视为候选人。我们说每个人都适合他们这个级别的职位。

回想一下,除了优化多样性和适应度之外,faira还可以适应与隔离相关的约束(确保少数群体个体与其他少数群体个体的距离不会太远,这会对有效性产生负面影响[4]),而此类约束可能会影响适应度和多样性方面的绩效。在这里,除了评估适应度和多样性,我们还评估了这种约束的效果。当要求每个组中少数群体个体的数量至少为$\left{0,2,0.05 \cdot\left|k_i\right| 0.1 \cdot\left|k_i\right| 0.2 \cdot\left|k_i\right}$时,我们计算了faira结果的适应性百分比改善、分类百分比改善和隔离百分比得分,其中$\left|k_i\right|$为团队规模。

我们考虑网络$\mathbf{C}(\mathbf{H})$和$\mathbf{R T}(\mathbf{H})$,它们都是极度隔离的:原始网络分别具有(分类系数\&隔离分数)(0.38\&0.07)和$(0.43 \& 0.02)$。这两个网络都是极度隔离的,每个团队中只有不到10%的少数族裔。

当应用faira时,$20 \%$和$30 \%$的职位是开放的,具有不同的隔离阈值水平,我们看到隔离的巨大改善。图3显示了分类系数(Assortativity Coefficient)和隔离分数(Isolation Score)的结果:分类系数(Assortativity)和隔离分数(Isolation Score)的巨大改进表明,这两个网络都有很大的潜力变得更加公平。

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线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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