TOP N原因解释
Citespace软件操作问答
Citespace软件操作问答（摘自超美博士的科学网博客）（8）如何在CiteSpace中控制节点的取舍CiteSpace提供了几种方式来控制最终生成的网络将由哪些节点构成：1.Top N2.Top N%3.Threshold Interpolation4.Select Citers第一种办法最简单，最适于初学阶段，所以目前版本将其放在首位。
其余几种办法逐渐变得复杂，最好等熟悉系统之后再考虑。
下面简要介绍一下各个方法的细节。
Top N：系统设定N=30，意为在每个time slice中提取N个被引次数最高的文献。
N越大生成的网络将相对更全面一些。
Top N%: 将每个time slice中的被引文献按被引次数排序后，保留最高的N%作为节点。
Threshold Interpolation：设定三个time slices的值，其余time slices的值由线性插值赋值。
三组需要设置的slices为第一个，中间一个，和最后一个slice。
每组中的三个值分别为c，cc，和ccv。
c为最低被引次数。
只有满足这个条件的文献才能参加下面的运算。
cc为本slice的共被引次数。
ccv为规化以后的共被引次数（0~100）。
Select Citers：与以上方法不同的是这个方法先选施引文献，然后需再用方法1-3之一。
先Check TC Distribution然后填写Use TC Filter 后面的两个数字：最低和最高TC值（Time Cited），选定User TC Filter前的选项。
按Continue，再设定方法1，2，或3。
节点总数在Progress Reports中给出。
节点总数越大需要存越多。
下回将介绍如何选择网络的连接密度。
CiteSpace提供了多项参数选择，初学者难免有时不知从何下手。
这里介绍一些要点以供参考。
CiteSpace的功能类似一架照相机，只是它拍摄的对象是科学文献而不是自然景色。
什么是TOP-N分析法？
什么是TOP-N分析法？
TOP-N分析法就是通过TOP-N算法从研究对象中得到所需的N 个数据，并对这N个数据进行重点分析的方法。
什么是TOP-N算法？
在某个系统中，有时候需要根据一定的规则对数据进行排序，并从排序列表中选取出最大或最小的N个数据，这就是一个TOP-N算法。
针对百度搜索推广的后台数据报告，TOP-N分析法就有很多实际运用，例如：
1、关键词报告，根据消费降序排列，选取消费TOP前50的关键词：可以筛选掉与产品或服务相关性弱的关键词；可以对出价高的广泛和短语匹配关键词进行适当调整；
2、搜索词报告，将一段时间内（例如一周或一个月）的搜索词按点击和展现分别进行降序排列，可以重点检查前100或200名的搜索词：
通过点击列表可以查看是否有遗漏的重要关键词；
通过展现列表可以知晓存在哪些展现量大但点击量小的关键词；
同样可以对其它后台报告或其它方式统计到的数据报告进行类似分析，都可能得到一些有价值的信息，从而进一步优化账户。
关于topN问题的几种解决方案
关于topN问题的⼏种解决⽅案在系统中，我们经常会遇到这样的需求：将⼤量（⽐如⼏⼗万、甚⾄上百万）的对象进⾏排序，然后只需要取出最Top的前N名作为排⾏榜的数据，这即是⼀个TopN算法。
常见的解决⽅案有三种：（1）直接使⽤List的Sort⽅法进⾏处理。
（2）使⽤排序⼆叉树进⾏排序，然后取出前N名。
（3）使⽤最⼤堆排序，然后取出前N名。
第⼀种⽅案的性能是最差的，后两种⽅案性能会好⼀些，但是还是不能满⾜我们的需求。
最主要的原因在于使⽤⼆叉树和最⼤堆排序时，都是对所有的对象进⾏排序，⽽不是将代价花费在我们需要的少数的TopN上。
对于堆结构来说，并不需要你获取所有的数据，只需要对前N 个数据进⾏处理。
因此可以通过堆栈的进⼊排出，⽤⼩顶堆实现，调整最⼩堆的时间复杂度为lnN,总时间复杂度为nlnNmyheap:#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# 最⼩堆化heapdef siftdown(heap, start, end):while True:left_child = start * 2 + 1if left_child > end:breakif left_child + 1 <= end:if heap[left_child] > heap[left_child+1]:left_child += 1if heap[left_child] < heap[start]:heap[left_child], heap[start] = heap[start], heap[left_child]start = left_childelse:breakdef minheapstyle(heap):first = len(heap) // 2 - 1for x in xrange(first, -1, -1):siftdown(heap, x, len(heap)-1)def push(heap, item):heap.append(item)minheapstyle(heap)def pushpop(heap, item):if heap[0] < item:heap[0] = itemminheapstyle(heap)if __name__ == '__main__':heap = [10,4,5,3,5,6,2]minheapstyle(heap)print heapTOPN:import myheapdef findminn(list, n):heap = []for x in list:if len(heap) < n:myheap.push(heap, x)else :myheap.pushpop(heap, x)return heapif __name__ == '__main__':l = [5,6,7,8,9,10,5646]#n=5heap = findminn(l,5)print heap虽然python有类似的最⼩堆结构，但是当我们需要处理更复杂的问题时，可能依然需要⾃⼰定制。
Top-N分析处理方法
02
常用的Top-N分析方法
常用的Top-N分析方法
• 1. 排序 排序是最常见的Top-N分析方法之一。通过将数据按照某个指标进行排序，我们可 以直接获得前N项数据。
• 2. 过滤 过滤是另一种常用的Top-N分析方法。通过设置筛选条件，我们可以只保留数据中 某个指标最高（或最低）的前N项。
• 3. 聚合
Top-N分析处理方法
2023-09-09
CONTENTS
• 什么是Top-N分析处理方法 • 常用的Top-N分析方法 • 如何进行Top-N分析
01
什么是Top-N分析处理方法
什么是Top-N分析处理方法
• Top-N分析处理方法是一种简单而强大的工具，用于从大量数据中提取出最具有代 表性和重要性的前N项。通过这种方法，我们可以更有效地处理数据，加快决策过程 ，并获得更准确的结果。
THE END
THANKS
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 步骤二：整理数据 整理需要分析的数据，确保数据的准确性和完整性。如果数据存在问题，需要进行清洗 和修复。
• 步骤三：选择合适的分析方法 根据具体的需求和数据特点，选择合适的Top-N分析方法。可以根据排序、过滤、聚合 等方法进行分析。
• 步骤四：解读结果
步骤四：解读结果
• 对分析结果进行解读，根据结果提出相应的建议和行动计划。
3. 聚合
• 聚合是一种将数据按照某个特定维度 进行汇总的方法。通过对数据进行聚 合分析，我们可以得到各个维度上的 Top-N结果。
03
如何进行Top-N分析
如何进行Top-N分析
• 步骤一：选择合适的指标 在进行Top-N分析之前，我们需要明确我们感兴趣的是哪个指标。这个指标可以是销售 额、用户访问量、产品评分等。
top-n算法公式
top-n算法公式
Top-n算法是一种常见的数据挖掘算法，用于从大量数据中找出排名前n的数据。
其公式如下：
1. 计算每个数据的评分或得分，可以使用一些评分算法，如平均分、加权平均分、余弦相似度等。
2. 对所有数据的评分进行排序，可以使用快速排序、归并排序等。
3. 取出前n个数据，即为排名前n的数据。
例如，假设有一组数据如下：
A: 90分
B: 80分
C: 70分
D: 60分
E: 50分
如果要找出排名前三的数据，可以按照以下步骤进行：
1. 计算每个数据的评分，这里使用平均分作为评分算法，得到：
A: 90分
B: 80分
C: 70分
D: 60分
E: 50分
2. 对所有数据的评分进行排序，得到：
A: 90分
B: 80分
C: 70分
D: 60分
E: 50分
3. 取出前三个数据，即为排名前三的数据：
A: 90分
B: 80分
C: 70分
这就是Top-n算法的基本公式。
在实际应用中，还可以根据具体情况进行一些优化，如使用堆排序等高效的排序算法，或者使用更复杂的评分算法来提高准确性。
Top-N分析处理方法
Top-n分析处理方法的实现步骤
数据预处理
包括数据清洗、数据转换等，以 确保数据的有效性和准确性。
数据排序
按照指定的指标对数据进行排序 ，以确定Top-n的结果。
结果输出
将排序后的Top-n结果输出到指 定的位置，以供后续使用或分析 。
03
Top-n分析处理方法的应用场景
推荐系统
确定推荐商品
根据用户历史行为和商品属性，利用 Top-n分析方法，推荐最有可能感兴趣的 商品。
数据挖掘和知识发现
通过分析大规模数据集，发现隐藏在其中的模 式、趋势和关联。
决策支持
为决策提供基于数据的建议，帮助决策者了解 关键因素和趋势。
3
业务性能优化
识别表现最佳的个体或集合，制定策略提高业 务性能。
Top-n分析处理方法的概念
1
从数据集中选择N个具有最大或最小属性的值 ，这些属性可以是数值、分类或文本类型。
2
根据特定指标或标准，从数据中提取最重要的 N个样本。
3
通过对选定样本的分析，获得关键信息并解决 特定问题。
02
Top-n分析处理方法的基础知识
Top-n的数学原理
概率论与统计学基础
Top-n分析处理方法涉及到概率论和统计学的基础知识，包 括随机变量、概率分布、参数估计、假设检验等。
数据排序原理
考虑隐私保护
随着数据安全和隐私保护的日益重视，Top-n分 析处理方法可以考虑加入隐私保护机制，保护数 据的安全和隐私。
07
结论
对于本主题的理解和认识
Top-n分析是一种常见的分析方法， 通过对数据的排序和筛选，找出最具 有代表性的n个数据点，从而实现对 数据的快速分析和处理。
topn 造句
topn 造句
"在这次考试中，小明取得了全班前十名（top 10）的好成绩。
"
"在所有参赛队伍中，他们队的表现最出色，赢得了比赛的冠军（top 1）。
"
"这个品牌在市场上占据了最大的份额，是行业内的领先者（top 1）。
"
"这篇文章被评为本季度点击率最高的文章之一（top 10）。
"
"这个城市拥有最多的历史遗迹，吸引了大量游客前来参观（top 1）"。
"这家餐厅的口味和服务都得到了顾客的高度评价，成为了该地区最受欢迎的餐厅之一（top 10）"。
"在这场比赛中，他发挥出了自己的最佳水平，获得了前三名（top 3）的好成绩。
"
"这家公司在市场上表现优秀，成为了行业的领军企业之一（top 10）"。
"这部电影在上映后得到了广泛的好评和口碑，票房成绩十分优异（top 1）"。
"这个品牌在市场上的口碑非常好，成为了消费者心目中的首选品牌之一（top 10）"。
通过以上例句可以看出，"top n"可以用来形容各种不同领域中的优秀元素，如考试成绩、比赛结果、市场份额、点击率、历史遗迹、餐厅口味和服务、比赛成绩、公司表现、电影票房和品牌口碑等。
关于Top-N最频繁项集挖掘的研究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｐ－ ｏ ｔＦｒ ｑｕｅ ｔＩｅ ｅ ｓＭ ｉ ｉ ｓ ａ ｃ ｎ Ｔｏ Ｎ Ｍ ｓ ｅ ｎ ｔ ｍｓ ｔ ｎ ｎｇ
ＺＨＵ ｏ ｄ ｎ ｎ ｎ －ｈ Ｈａ ・ ｏ ｇ ａ ｄＬＩ ・ Ｈｏ ｇ・ ａ ｃｎ
（ｃｏ ｌｆ ｏ ｕｅ ｏ ｍｕ ｉａ ｏ ｎｉｅｒ ｇＺ ｅｇｈｕＵ ｉｅｓｙｏ Ｌｇ ｔｎ ｕｔ ｈｎｚ ｏ ４ ００ ） Ｓｈｏ Ｃ ｍｐ ｔ Ｃ ｍ ｎｃｔ ｎＥ ｇ ｅｎ ，ｈｎｚ ｏ ｎｖｒｉ ｆ ｉ ｄ ｓｙＺ ｅｇｈｕ ５０ ２ ｏ ｒ ｉ ｎ ｉ ｔ ｈＩ ｒ
２ ｌ年 ９ ００ 月
关
Ｔ ｐＮ 频繁项集挖掘 的研 究 ｏ－
朱 颢东 ，李红婵
（ 郑州 轻 工业 学 院计 算机 与通 信工 程学 院 郑州 ４ ００ ） ５０ ２
【 摘要 】最频繁项集挖掘决定 了文本关联规则挖掘算 法的性 能，是 文本 关联规 则挖掘 中研 究的重点和难点。该文分析 了 当前最频繁 项集挖掘 方面的不足 ，改进 了传 统的倒 排表 ，结合最小支持度 闽值动 态调整策略 ，提 出了一 个新 的基 于改进的倒
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告警名称说明
IMA/UNI Link Loss of Cell Delineation 信元定界失步告警。
简称LCD(Loss of Cell Delineation)告警。
当信元定界状态失步时间超过了门限3秒时，产生该告警
E1/T1 Alarm Indication Signal E1/T1告警指示信号。
设备在连续的两帧周期内，检测到所有输入信号的二进制全为1，则上报E1/T1线路AIS 告警（Alarm Indication Signal，AIS）。
检测到该告警一般是因为远端或下游设备发生了故障
E1/T1 Loss of Frame Alignment E1/T1帧失步告警。
E1/T1接收线路连续三帧接收出现定位信号错误的时候，产生E1/T1帧失步告警（Loss of Frame Alignment，LFA）。
本端检测到帧失步告警会向对端发送E1/T1远端告警指示信号
IMA Link Remote Rx Unusable IMA 链路远端接收不可用告警（Rx –Unusable-FE）。
当远端接收链路状态为不可用时，导致该链路所在的IMA组的带宽下降，产生该告警
IMA Link Loss of Frame IMA链路帧失步告警，简称LIF(Link Loss of Frame)告警。
帧失步时间超过3秒，导致该链路所在的IMA组的带宽下降，产生该告警
IMA Link Remote Rx Fault 远端实效告警（Remote Failure Indicator，RFI）。
当下游IMA模块检测到接收链路有缺陷，包括链路信元定界丢失、链路帧同步丢失、链路间同步丢失等缺陷。
讲向上游IMA模块指示RFI告警，导致该链路所在的IMA组的带宽下降，产生该告警
E1/T1 Remote Alarm Indication E1/T1 远端告警，远端设备由于接收信号丢失或帧同步丢失一段时间后向对端发送的告警只是信号RAI(Remote Alarm Indication：远端告警指示)。
用于通知对端设备不能正确检测到帧同步信号，或接收的信号误码率过大。
检测到该告警一般是因为远端或下游设备发生了故障。
当远端设备的帧失步或信号丢失恢复时，则清除插入的远端告警指示信号
Fractional ATM Link Loss of Cell Delineation Fractional ATM链路信元定界失步告警。
当接收时钟锁相环失去同步，造成信元定界状态失步时间超过了门限3秒时，就会产生LCD告警，此时将导致该Fractional ATM链路断链
E1/T1 Loss of Frame Alignment E1/T1帧失步告警。
E1/T1接收线路连续三帧接收出现帧定位信号错误的时候，产生E1/T1帧失步告警（Loss of Frame Alignment，LFA）。
本端检测到帧失步告警会向对端发送E1/T1远端告警指示信号。