如果你也在 怎样代写计算机网络Computer Networking CS589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。计算机网络Computer Networking是一组共享位于网络节点上或由网络节点提供的资源的计算机。这些计算机通过数字互连使用共同的通信协议来相互通信。这些互连是由电信网络技术组成的，基于物理有线、光学和无线射频方法，可以安排在各种网络拓扑结构中。
计算机网络Computer Networking的节点可以包括个人计算机、服务器、网络硬件或其他专用或通用的主机。它们由网络地址识别，也可以有主机名。主机名作为节点的记忆性标签，在最初分配后很少改变。网络地址用于通过通信协议（如互联网协议）来定位和识别节点。计算机网络可按许多标准进行分类，包括用于传输信号的传输介质、带宽、组织网络流量的通信协议、网络规模、拓扑结构、流量控制机制和组织意图。
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CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Problem Formulation
An attributed graph $G=(V, E)$ has an event set $Q$. The event set of a node $v$ is written as $Q(v) \subseteq Q$. We consider undirected and unweighted graphs. Nevertheless, the proposed measure and algorithms could be generalized to weighted and/or directed graphs.
Suppose an event $q$ (e.g., purchasing a specific product) is taking place in $G$. Each node $v$ can take two values in terms of $q: f_q(v)=1$ if $q \in Q(v)$; otherwise, $f_q(v)=0$. Let $m=\sum_w f_q(v)$ denote the number of nodes where $q$ occurred. Let $n=|V|$ be the number of nodes in $G$. We could formulate the following two research problems for SSC:
Problem 1: Determine whether there is a correlation between $q$ and the graph structure of $G$ (i.e., SSC). If not, $q$ is just randomly distributed in $G$.
Its associated ranking problem is as follows:
Problem 2: Given a set of different events $Q=\left(q_i\right}$ on $G$, rank $\left{q_i\right}$ according to their SSC strength with respect to the graph structure of $G$.
To address these problems, we need a measure that captures the distribution of an event in a graph, and then assess the significance of the observed measure score. A simple measure could be to assess the probability that a node’s neighbors have $q$ given that the node has $q$.
However, this 1-neighborhood event fraction measure could not well capture the distribution of an event in a graph since it only considers direct neighbors. We will show this drawback in experiments.
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|The Measure
Intuitively, if the $m$ event nodes of $q$ are close to one another, then the correlation is high. Otherwise, it will be more similar to a random situation where $q$ is randomly distributed in $G$ . Therefore, we propose using the average proximity between one node in those $m$ nodes and the remaining $m-1$ nodes to assess the SSC of $q$ with respect to $G$,
$$
\rho\left(V_q\right)=\frac{\sum_{v \in V_q} s\left(v, V_q \backslash{v}\right)}{\left|V_q\right|},
$$
where $V_q$ is the set of $m$ nodes on which $q$ occurred and $s\left(v, V_q \backslash{v}\right)$ is the closeness of the remaining nodes to $v . s(\cdot)$ can be any graph-proximity measure that measures the proximity between a node and a set of nodes in a graph topology notion. We could rewrite $s(\cdot)$ as the sum of the contribution of each node in $V_q \backslash{v}$,
$$
s\left(v, V_q \backslash{v}\right)=\sum_{u \in V_q \backslash{v}} s_q(v \leadsto u),
$$
where $s_q(v \sim u)$ is the contribution of $u$ to $s\left(v, V_q \backslash{v}\right)$. We can divide proximity measures into two categories:Pairwise and holistic. Pair-wise measures are defined on node pairs, for example, shortest distance and personalized PageRank, while holistic measures explicitly estimate the proximity of a node to a set of nodes. The set of nodes is reached if any node in the set is reached. One example is hitting time: Starting from node $v$, it calculates the expected number of steps needed to reach one node in $V_q \backslash{v}$. For pair-wise measures, $s_q(v \leftrightarrow u)$ is invariant to $q$, while for holistic measures, $s_q(v \leadsto u)$ depends on the distribution of $q$ in $G$. For example, in Figure 2.3, suppose we want to measure the proximity of $v$ to other black nodes. If we use the shortest distance, $u$ ‘s contribution is 4 . If hitting time is adopted, $u$ does not even influence the measure score, since $v$ always hits other black nodes in one step. Hitting time is less influenced by remote black nodes and anomalies, and more focused on graph local areas. This is desirable since we may have the correlation patterns on the graph which are distant to one another, as shown in Figure 2.3. Holistic proximity measures could help detect the correlations better. We will focus on hitting time hereafter. Nevertheless, our framework is applicable to other proximity measures too.
计算机网络代写
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Problem Formulation
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属性图$G=(V, E)$有一个事件集$Q$。节点$v$的事件集被写成$Q(v) \subseteq Q$。我们考虑无向图和无权图。尽管如此，所提出的度量和算法可以推广到加权图和/或有向图
假设一个事件$q$(例如，购买特定的产品)正在$G$中发生。每个节点$v$可以取$q: f_q(v)=1$的两个值，如果$q \in Q(v)$;否则，登录$f_q(v)=0$。让$m=\sum_w f_q(v)$表示$q$发生的节点数。设$n=|V|$为$G$中的节点数。我们可以为SSC制定以下两个研究问题:
问题1:确定两者之间是否存在相关性 $q$ 的图结构 $G$ (即SSC)。如果没有， $q$ 只是随机分布在 $G$.
与之相关的排序问题如下:
问题2:给定$G$上的一组不同事件$Q=\left(q_i\right}$，根据它们相对于$G$的图结构的SSC强度对$\left{q_i\right}$排序
要解决这些问题，我们需要一种测量方法来捕捉事件在图中的分布，然后评估观察到的测量分数的意义。一个简单的度量方法可以是评估一个节点的邻居有$q$的概率，假设节点有$q$。
然而，这个1邻域事件分数度量方法不能很好地捕获事件在图中的分布，因为它只考虑直接邻居。我们将在实验中证明这一缺陷
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|The Measure
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直观地看，如果$q$的$m$事件节点彼此接近，则相关性高。否则，它将更类似于$q$随机分布在$G$中的随机情况。因此，我们建议使用这些$m$节点中的一个节点和剩余的$m-1$节点之间的平均接近度来评估$q$相对于$G$的SSC，
$$
\rho\left(V_q\right)=\frac{\sum_{v \in V_q} s\left(v, V_q \backslash{v}\right)}{\left|V_q\right|},
$$
其中$V_q$是$q$所在的$m$节点的集合，$s\left(v, V_q \backslash{v}\right)$是剩余节点对$v . s(\cdot)$的接近度可以是任何度量节点和一组节点之间的接近度的图-接近度度量图拓扑概念中的节点。我们可以将$s(\cdot)$改写为$V_q \backslash{v}$中每个节点的贡献之和，
$$
s\left(v, V_q \backslash{v}\right)=\sum_{u \in V_q \backslash{v}} s_q(v \leadsto u),
$$
其中$s_q(v \sim u)$是$u$对$s\left(v, V_q \backslash{v}\right)$的贡献。我们可以将邻近性度量分为两类:两两度量和整体度量。成对度量是在节点对上定义的，例如，最短距离和个性化PageRank，而整体度量显式地估计一个节点与一组节点的接近性。如果到达集合中的任何节点，则到达节点集。一个例子是到达时间:它从节点$v$开始，计算到达$V_q \backslash{v}$中的一个节点所需的预期步数。对于成对度量，$s_q(v \leftrightarrow u)$对$q$是不变的，而对于整体度量，$s_q(v \leadsto u)$取决于$q$在$G$中的分布。例如，在图2.3中，假设我们想测量$v$与其他黑节点的接近度。如果我们用最短的距离，$u$的贡献是4。如果采用命中时间，$u$甚至不影响度量得分，因为$v$总是一步命中其他黑节点。命中时间受远端黑节点和异常的影响较小，更关注图局部。这是可取的，因为我们可能在图上有彼此很远的相关模式，如图2.3所示。整体接近度测量可以帮助更好地检测相关性。接下来我们将重点讨论击球时间。尽管如此，我们的框架也适用于其他接近性度量
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。