Wickedwhims

Информация о файле

THE ROYALTY MOD V2.0   

от llazyneiph  13.12.19

Трейлер мода-обзор

ГеймплейРоялти: После того, как вы создали своего монарха-основателя в CAS, вы можете дать ему/ей черту «Монарх». Это будет единственный раз, когда вам нужно использовать CAS для работы этого мода, так как остальные титулы даются другим симам через взаимодействия вашего Монарха. Если они влюбляются и вступают в брак, они могут присвоить супругу звание «Королевский партнер», а если у них есть дети, они могут стать «Королевскими наследниками». Но что если ваш монарх никогда не выйдет замуж и у него есть дети? Они забрали домой милого уличного ежа? Не волнуйтесь, любой сим может стать наследником, и поэтому сможет получить доступ к линии наследования!Будьте обожаемы или презираемы: основываясь на ваших связях с монархами в их мире, у них есть шанс стать любимым королевским или презираемым тираном! Симы вокруг будут любить быть рядом с ним, либо просто ненавидеть это! Не поднимайте налоги слишком высоко!
Изменяемые титулы: когда ваш монарх присваивает титул, сим получит всплывающую подсказку над головой, отображающую его заданный титул. По умолчанию они нейтральны по отношению к полу, но в меню «Действия» вы можете изменить их. Например, если вы играете в русской королевской семье, вы можете изменить названия на «Царь / Царица», т. Д. Или, если вы просто предпочитаете гендерные английские названия, вы можете выбрать «Король / Королева / Принц / Принцесса». Это зависит от вас и вашего игрового процесса, есть много разных вариантов на выбор!
Незаконные дети: Ваш монарх — что-то вроде дона Лотарио? Было ли слишком весело с слугой? Ваш монарх может распознать их как «нелегитимных королевских особ», что дает им небольшую возможность однажды занять трон! Но, возможно, ваш монарх хочет немного больше в жизни для своего незаконнорожденного ребенка? У них есть выбор легализовать их в королевскую семью!Система наследников: каждому монарху нужен наследник, семья держит трон! Ваш Монарх может назвать любого из своих королевских наследников или своего королевского партнера — наследником, поэтому после смерти монарха корона будет автоматически передана!
Состязаться за трон! Неужели ваш монарх скончался неожиданно, не назвав наследника ?! Не беспокоиться! Если такая ситуация произойдет, тогда любой наследник, королевский партнер или нелегитимная королева могут претендовать на трон! Это будет гонка, чтобы увидеть, кто сможет набрать достаточно поддержки (репутации) и завоевать трон! Чтобы помочь с этим, у тех, кто борется за трон, есть новые взаимодействия, чтобы просить граждан о поддержке, обещать быть великим монархом, и они могут даже посоветовать другим королевским наследникам уйти из гонки!
Налоговая система: ваш монарх имеет возможность повышать или понижать налоги! Налоги выплачиваются вашей королевской семье два раза в неделю (понедельник и четверг), причем эта сумма зависит от того, повысили вы их или понизили! Пониженные налоги, очевидно, означают меньше денег в неделю, но приносят вам хорошие очки репутации у ваших граждан! Хотя повышение налогов приведет к более быстрому заполнению вашей казны, но вы сможете быстро стать презренным тираном!Дворянство: Ваш Монарх может присвоить звание Дворянина любому симу, которого они пожелают, и эти дворяне могут использовать систему репутации, чтобы подняться в ряды дворянства! Дворяне также являются источником более высоких пожертвований!Слуги: Что такое роялти без нескольких слуг? Слуги в вашем доме будут самостоятельно чистить и готовить, и научатся готовить намного быстрее!
Другие черты: Есть еще несколько черт, с которыми вы можете играть, чтобы заполнить свой королевский замок! Это доверенные советники, придворные волшебники, королевские няни и шуты! Все титулы даются Монархом!

мой ВК

Комментарии к кластерам на примере одного из графов

Не очень большой граф из 1285 доменов: На картинке нарисован его разреженный вариант: большая часть рёбер удалена по методу local sparsification (он будет описан в следующей части), из-за чего группировка в сообщества выглядит более отчетливо, и смягчается эффект «Большого Волосяного Шара». Кластеров всего 18. Полный размер картинки (в png).

На каждой вершине написано название домена и номер кластера, которому он принадлежит

Обратите внимание на изолированные вершины по внешней окружности — это, как правило, крупные домены без сильных связей с кем-либо. Нижнюю часть графа можно охарактеризовать как более «женскую» (вернее, «семейную»)

Она довольно беспорядочная, вероятно, потому что с одного браузера (с одной куки) страницы просматривали несколько членов семьи в разное время. С выделением сообществ в этой части графа алгоритм справился не очень хорошо.

В один огромный кластер под номером 17 (розовый) попало много чего — от сайтов по ведению беременности внизу и медицинских сайтов в центре, до мешанины из прогнозов погоды, женских форумов и журналов в верхней части кластера. К «юго-западу» от него расположен кулинарный кластер (номер 4):

К «юго-востоку» от семейного кластера — недвижимость + поиск работы (объединились в один кластер номер 2):

К «югу» от кластера 17 расположилась очень плохо размеченная область. Так, алгоритму не удалось выделить сообщество туристических доменов (они разбросаны по разным сообществам), а в кластер кулинарии попал сайт про оружие.

В небольшой кластер 15 (красный) попали, в основном, юридические сайты:

К «северо-западу» от «семейной» части расположены наиболее четкие кластеры. По всей видимости, браузерами посетителей этих сайтов никто больше не пользуется (и это логично, исходя из тематик кластеров). Во-первых, бросаются в глаза два плотных кластера: российские (номер 16, кирпичный) и украинские (номер 12, синий) новостные сайты, причем последний намного плотнее, хоть и меньше по размеру. Можно заметить также, что меняется ангажированность сайтов вдоль российского кластера:

К «северо-востоку» от новостных сайтов располагаются фильмы, сериалы и онлайн-кинотеатры (серый и желтый кластеры под номерами 3 и 8). Между кластерами фильмов и кластером украинских новостей как переходная зона расположен кластер порнографии.

Ещё восточнее расположен кластер номер 1 — весь казахский интернет. Рядом с ним — автомобильные сайты (кластер 6, сиреневый) и российские спортивные сайты (они влились к остальным новостям в кластер 16).

Далее к югу расположен кластер мультфильмов и детских игр (номер 10, болотный), а также тесно связанные с ним школьные кластера словарей, онлайн-решебников и рефератов: крупный российский (номер 5, персиковый) и совсем небольшой украинский (номер 0, зеленый). В кластер номер 0 также попали украинские сайты всех тематик, кроме новостей (их оказалось совсем немного). Школьные кластеры на «юге» плавно переходят в главный женский кластер номер 17.

Последнее, что можно тут отметить — кластер книг, расположенный на отшибе в «восточной» части картинки:

Изменения за год

Вот так выглядит тот же самый граф, только нарисованный без прореживания:

А вот так выглядит приблизительно аналогичный граф, построенный за почти год до предыдущего. В нем 12 кластеров:Полный размер.

Как можно заметить, за это время структура в целом осталась прежней (новостные сайты, крупный женский кластер, крупная разреженная область развлекательных сайтов разной направленности). Из различий можно отметить окончательное исчезновения кластера с музыкой за это время. Вероятно, за это время люди для нахождения музыки почти перестали пользоваться специализированными сайтами, чаще обращаясь к соцсетям и набирающим обороты сервисам вроде Spotify. Разделяемость всего графа на сообщества в целом возросла, и количество осмысленных кластеров удалось довести с 12 до 18. Причины этого, скорее всего, кроются не в изменении поведения пользователей, а просто в изменении наших источников данных и механизма сбора данных.

На визуализации не удалось как следует выделить структуру сообществ (мешанина в центре), но в действительности кластера получились не менее осмысленными, чем в случае 1285 доменов.

С увеличением количества данных наблюдаются интересные закономерности. С одной стороны, начинают выделяться маленькие периферийные кластера, которые были неразличимы на малых данных. С другой стороны, то, что плохо кластеризовалось на малых данных, плохо кластеризуется и на больших (например, смешиваются сайты про недвижимость и про поиск работы, часто к ним примыкает эзотерика и астрология).

Вот несколько примеров новых сообществ. На самом отшибе выделился испанский кластер, так как мы что-то видим оттуда:

Недалеко от него, ближе к основному скоплению точек, располагается азербайджанский кластер (номер 2) и грузинский (номер 4):

Появился узбекско-таджикский кластер, а также белорусский (номер 16) — внутри основной массы доменов, рядом с «российским новостным» и «украинским неновостным» сообществами:

В следующем посте будет описание алгоритма:

– как были получены сами кластера, чтобы можно было так раскрашивать граф; – как удалялись избыточные рёбра.

ссылка на оригинал статьи http://habrahabr.ru/post/265077/

Обзор инструментов

К настоящему моменту люди изобрели огромное количество методов кластеризации графов — каждый со своими преимуществами и косяками. В одном из следующих постов разберем подробнее некоторые алгоритмы и их свойства. А пока считаем полезным поделиться ссылками на открытые инструменты для анализа графов, где уже реализовано что-то для кластеризации и нахождения сообществ.

Очень модный и развивающийся нынче . Его нужно было написать первым элементом в списке, но как таковых готовых алгоритмов кластеризации там пока нет (версия 1.4.1). Есть подсчет треугольников и связных компонент, что, вкупе с стандартными операциями над Spark RDD, можно использовать для написания своих алгоритмов. Пока что у GraphX есть апи только для scala, что также может усложнить его использование.

Библиотека для Apache Giraph под названием Okapi использует несколько алгоритмов, в том числе достаточно новый алгоритм собственной разработки под названием , основанный на label propagation. Giraph — это надстройка над Hadoop, предназначенная для обработки графов. В ней почти нет машинного обучения, и для компенсации этого в компании Telefonica и был создан Okapi. Вероятно, сейчас Giraph выглядит уже не так перспективно на фоне GraphX, но сам алгоритм Spinner хорошо ложится и на парадигму Spark. Про Spinner можно прочитать здесь.

Библиотека graph-tool для питона содержит несколько новейших алгоритмов кластеризации и очень быстро работает. Мы использовали её для сличения URL, соответствующих одному и тому же товару

Все, что можно, распараллелено по ядрам процессора, и для локальных вычислений (графы размером до пары сотен тысяч узлов) это самый быстрый вариант.

Gephi — известный инструмент, который мы обошли вниманием, возможно, незаслуженно. Долгое время Gephi практически не развивался, зато у него появились хорошие плагины, в том числе для выделения сообществ

В последнее время проект вновь ожил и ожидается версия 0.9

GraphLab Create. Это питоновская обертка над C++, позволяющая прогонять машинное обучение как локально, так и распределенно (на Yarn). Кластеризации графов там все ещё нет, только .

Хваленый networkX, несмотря на обилие алгоритмов, не умеет кластеризовать графы, но только анализировать связные компоненты и клики. Вдобавок он намного медленнее graph-tool, и по части визуализации уступает тому же graph-tool и gephi.

Реализация алгоритма марковской кластеризации (MCL) от его изобретателя. Автор снизил сложность обычного MCL в худшем случае с до , где — число узлов, а — максимальная степень узла, и обижается, когда алгоритм MCL называют немасштабируемым.Также он добавил фишки для регулировки числа кластеров. Однако у MCL было несколько других серьезных проблем, и непонятно, решены ли они. Например, проблема нестабильности размера кластеров (наш небольшой эксперимент выдал одну гигантскую связную компоненту и много маленьких кластерочков по 2-3 узла, но, возможно, мы не нашли нужную ручку). Последняя новость на сайте датируется 2012 годом, что не очень хорошо.

Разные реализации одного из самых популярных алгоритмов Louvain: для C, для Python, ещё для Python. Классическая статья про этот алгоритм: ссылка.

Сайт, посвященный алгоритму Infomap и его модификациям, от авторов метода. Как и везде, есть открытый код. Помимо хорошей поддержки и документации, есть изумительные демки, иллюстрирующие работу алгоритма: вот и вот. Узнать, как работает алгоритм, можно здесь.

Пакет для R под названием igraph. В нем реализовано довольно много алгоритмов кластеризации, но мы не можем сказать ничего конкретного о них, поскольку не изучали пакет.

Если цель — провести воспроизводимый эксперимент на небольших данных, а не выкатывать в продакшн готовый продукт, то среди всего вышеперечисленного лучшими вариантами являются, на наш взгляд, graph-tool (пункт 3), Gephi (пункт 4) или Infomap (пункт 9).

Наши эксперименты

А теперь мы расскажем, как мы формировали графы доменов Рунета и окрестностей, и покажем картинки с результатами их кластеризации. В следующей части нашего цикла статей будет описан алгоритм, с помощью которого были получены приведенные ниже картинки. Это модифицированный k-medoids, который мы в лучших традициях велосипедирования написали на корневом питоне, и с помощью которого удалось на удивление хорошо решить некоторые задачи. Часть информации из этого и следующего поста, а также описание некоторых других алгоритмов, есть в презентации, которую я рассказывал на newprolab в digital october этой весной:

Данные

Первая задача — кластеризация веб-доменов. Из DMP мы берем данные о посещениях пользователями различных доменов, и на их основе строим граф, где в качестве узлов выступают домены, а в качестве рёбер — аффинити между доменами. Аффинити (он же лифт) между доменами и — это выборочная оценка того, насколько события «посещение юзером домена » и «посещение юзером домена » близки к независимости. Если — общее количество рассматриваемых юзеров, а — количество юзеров, посетивших , то:

Чтобы избавиться от шумов, нужно отфильтровать домены со слишком маленьким числом посещений, а также рёбра с низким аффинити. Практика показывает, что достаточно порога в 15-20 по посещениям и 20-25 по аффинити. При более высоком пороге по аффинити в результате появляется слишком много изолированных вершин.

Подобный способ построения графа позволяет увидеть в данных довольно четкую структуру «сообществ» доменов. Одна из интересных его особенностей состоит в том, что самые крупные домены (поисковики, социальные сети, некоторые крупные магазины и новостные сайты), как правило, не имеют очень «толстых» рёбер ни с одной другой вершиной. Это приводит к тому, что эти домены находятся на отшибе и часто остаются изолированными вершинами, не попадая ни в один из кластеров. Мы считаем это плюсом, так как совместное посещение vk.com и какого-нибудь узкоспециализированного сайта действительно мало что говорит о их связи друг с другом.

Надо сказать, что получить и отфильтровать данные, построить граф и посчитать по нему разные матрицы — задача намного более ресурсоемкая, чем получение самих кластеров. Некоторые этапы (в частности, вычисление попарной схожести) удалось распараллелить с помощью пакета pathos (pathos.multiprocessing). В отличие от стандартного питоновского пакета multiprocessing, он не испытывает проблем с сериализацией, поскольку использует dill вместо pickle. Синтаксис у него абсолютно идентичен стандартному multiprocessing. Здесь можно почитать про dill.

Скачать мод на вуху для Sims 4: Wicked Whims на русском

Здесь Вы можете скачать мод на вуху для Sims 4 — Wicked Whims на русском. Последняя версия, под кодом v150d. Она была выпущена авторами в Феврале 2020 года. Подходит для версии игры после выхода каталога «Компактная жизнь».

Это последняя версия, в которой авторы исправили все ошибки прошлых. Кроме того, в ней есть несколько новых функций и механик, которых не было раньше! Протестируйте их прямо сейчас и восхититесь реалистичным геймплеем. Все, как в реальной жизни!

Как установить Wicked Whims:

  • скачайте Wicked Whims и русификатор;
  • распакуйте оба архива;
  • поместите все файлы из архива WICKEDWHIMS V150D — 5 FEBRUARY 2020 в папку Mods, которая находится в Documents\Electronic Arts\The Sims 4\Mods;
  • запустите файл OPTIONAL WINDOWS AUTO INSTALLER и нажмите любую клавишу;
  • дождитесь конца установки;
  • переместите файлы из архива с русификатором в папку с Wicked Whims;
  • готово!

Помните о том, что мод добавляет в игру всего 3 новых анимации вуху. Они могут быстро надоесть, и когда это произойдет просто скачайте больше. Они бесплатны и находятся в открытом доступе. Новые анимации поместите в папку Mods. Желательно, создать для них специальную папку — Wicked Whims Animations.

Визуализация

Пришло время показать немного картинок с графами (как они получились, мы расскажем в следующей части). Известно, что networkX не предназначен для визуализации графов, и что для этой цели лучше обращаться к d3.js, gephi или graph-tool. Мы слишком поздно узнали об этом, и вопреки здравому смыслу, все равно продолжили мужественно рисовать картинки в networkX. Получился не то чтобы чистый мёд (в частности, не удалось настроить взаимное отталкивание узлов и неперекрывающиеся надписи), но мы как могли старались и выжали все что можно из возможностей networkX. Во всех картинках диаметр кружочка (домена) соответствует его посещаемости, толщина ребра соответствует аффинити, цвет кружочка означает принадлежность домена кластеру. Цвет ребра означает принадлежность обеих вершин данному кластеру, серый цвет соответствует рёбрам, соединяющим вершины из разных кластеров.

Ссылка на основную публикацию