1.社区Edge AI是边缘计算的研究方向之一,它将人工智能算法和模型推送到边缘设备,使其具备处理复杂数据的能力。随着硬件的不断进步,越来越多的智能设备能够在本地进行推理和决策,而无需将数据发送到云端。Intel和NVIDIA等公司也在加速边缘计算硬件的研发,提升计算能力以应对复杂的AI任务。 https://open.alipay.com/portal/forum/post/192201027

2.算法和“信息茧房”需要找到平衡点一是几乎没有经验证据证明算法必然会导致“信息茧房”。人们处于多元且复杂的信息环境中,很难完全避免观点不一致的内容。西方一些实证研究发现,“信息茧房”指向长期效果,而算法不是单一、静态的,而是动态的、不断优化中的,用户会主动互动、分享信息,接触各种各样的平台。另有研究发现,情感是用户在线行为的影响因素。https://rmydb.cnii.com.cn/html/2024/20241219/20241219_003/20241219_003_01_8689.html

3.臭东西的学习笔记基于决策变量分类的动态多目标优化算法多样性引入和相结合基于聚类减少负迁移学习的动态多目标优化基于的角度通过自动编码进化搜索解决动态多目标问题基于多样性方法和的相结合动态约束多目标问题的一种新进化算法多样性和相结合的方法基于流形迁移学习的快速动态多目标进化算法基于记忆和的方法结合。 2023-10-14 13:31:https://blog.csdn.net/choudongxi

4.干货社区发现算法FastUnfolding的GraphX实现社区发现综述 社区发现作为网络科学的经典问题之一,长期受到研究者的广泛关注。 Girvan等人使用 GN算法 进行求解,首先求解每条边的介数(betweenness),然后将介数最大的边删去,再重新求解每条边新的介数,依此循环。对应图1,连接不同社区的边的介数最大,把它们删去后即可得若干个独立的社区。但是求解介数时间复杂度高,在https://cloud.tencent.com/developer/article/1365899

5.社交网络中的社区发现算法社区发现(一)--算法综述 网络分解为2个规模已知的社区。该算法为网络的划分引入一个增益函数,定义为两个社区内部的边数与两个社区边数之间的差,寻求Q的最大划分办法。 2.1.3 最大流算法基于最大流的算法是G.W.Flake 1.社区发现简介社区,从直观上来看,是指网络中的一些密集群体,每个社区内部的结点间的https://www.pianshen.com/article/18321255864/

6.三角形处理算法(精选八篇)一种基于三角环的社区发现算法 篇5 尽管人们对复杂网络的社区发现问题已进行了大量的研究,但是仍然还存在一些目前无法解决的问题,如社区的概念虽然大量使用,但缺乏严格的数学定义;大多数的发现算法计算量很大;很多算法不是针对异构数据集。因此,复杂网络中的社区发现研究还远没有形成体系,有许多工作有待于进一步完善[8https://www.360wenmi.com/f/cnkey29v2lir.html

7.《社会化媒体中的社区发现研究综述.pdf》社会化媒体中的社区发现研究综述.pdf 10页VIP内容提供方:july77 大小:745.12 KB 字数:约2.52万字 发布时间:2015-07-30发布于安徽 浏览人气:15 下载次数:仅上传者可见 收藏次数:0 需要金币:*** 金币 (10金币=人民币1元)社会化媒体中的社区发现研究综述.pdfhttps://m.book118.com/html/2015/0730/22324574.shtm

8.[ML]CommunityDetection社群发现算法文献综述3.1 传统社群发现算法 3.1.1 图分割 3.1.1.1 Kernighan & Lin algorithm - K-L算法 K-L(Kernighan-Lin)算法是一种将已知网络划分为已知大小的两个社区的二分方法,它是一种贪婪算法。它的主要思想是为网络划分定义了一个函数增益Q,Q表示的是社区内部的边数与社区之间的边数之差,根据这个方法找出使增益函数Qhttps://www.jianshu.com/p/712d1f4c7fbb

9.深度学习助力网络科学:基于深度学习的社区发现最新综述实验室、天津大学、伊利诺伊大学芝加哥分校共同发表了题为「A Comprehensive Survey on Community Detection with Deep Learning」的综述论文,该论文是对该团队于 IJCAI 2020 上发表的论文「Deep Learning for Community Detection: Progress, Challenges and Opportunities」的扩展,详细综述了基于深度学习的社区发现最新研究http://baijiahao.baidu.com/s?id=1704344707681891080&wfr=spider&for=pc

10.基于随机游走的社区发现方法综述第44 卷第 6 期 2023 年 6 月 通信学报 Journal on Communications Vol.44 No.6 June 2023 基于随机游走的社区发现方法综述 高阳 1,2,张宏莉 2 (1. 传播内容认知全国重点实验室,人民网,北京 100733;2. 哈尔滨工业大学网络空间安全学院,黑龙江 哈尔滨 150001) 摘要:随机游走技术可实现准确,高效的社区发现.为https://www.infocomm-journal.com/txxb/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=173546

11.社区发现算法综述社区发现算法综述 1 前言 《Network Community Detection: A Review and Visual Survey》 目前我能在arxiv上找到的最新的关于社区发现算法系列的综述文了。 2 社区发现 现代网络在规模、多样性和复杂性上呈指数增长。 由于网络的变化,各种各样呈现出网络结构的不同类型的网络正在诞生,如物联网数据、无线传感器数据,https://zhuanlan.zhihu.com/p/141401358

12.社区发现算法范文7篇(全文)社区发现算法 第1篇 复杂网络[1]是现实世界中复杂系统的一种抽象表现形式, 网络中的节点是复杂系统中的个体, 节点之间的边则是系统中个体之间按照某种规则而自然形成或人为构造的一种关系。网络节点被划分成若干组, 使得组内节点之间的连接比较稠密, 而不同组节点之间的连接则比较稀少, 这样的划分结果被定义为复https://www.99xueshu.com/w/ikey4ya2y1w7.html

13.社区发现算法包java社区发现算法的评价网猴儿的技术博客《基于标签传播的社区挖掘算法研究综述》王庚等 基础概述 开始了解社区发现的时候,我以为这只是一种算法。后来深入下去才知道,它的状态是,上有老下有小的情况。 向上走:社区发现 复杂网络聚类 图论 由于项上走实在知识面太广,有待后期学习。所以决定先往下走。 https://blog.51cto.com/u_14126/8968124

14.大数据视角下的京津冀地区城市体系现状1.2.4 社区发现算法 社区发现算法用于发现网络中的社区结构[27].在社交网络中,每位用户都相当于一个点,用户之间通过互相的关注关系构成了整个网络的结构,在这样的网络中,有的用户之间连接较为紧密,有的用户之间连接关系较为稀疏,连接较为紧密的部分可以被看成是一个社区,其内部的节点之间有较为紧密的连接,而隶属https://jsci.cnu.edu.cn/qkll/a2020n/d6q/202006011.html

15.社交网络社区划分算法的研究社交网络社区划分算法的研究张琪 近年来,研究社交网络的热潮开始在国内外盛行。很多复杂系统都可以用网络来刻画,例如社交网络、电力网、新陈代谢网络和Internet网络等复杂网络系统。复杂网络通常会呈现出社区结构的特性,即社区内的节点关系紧密,而社区之间的节点关系稀疏。在实际网络中如何高效的发现社区结构,成为了社交https://wap.cnki.net/lunwen-1014041319.nh.html

16.社区发现算法daiwk社区发现算法 目录 参考https://blog.csdn.net/u012369559/article/details/78713500 https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-community-detection nature上的文章:https://www.nature.com/articles/srep30750.pdfwikipediahttps://en.wikipedia.org/wiki/Community_structurehttps://daiwk.github.io/posts/other-community-discovery.html

17.社区发现算法——louvain完全解读根据tot的定义,tot表示所有与社区连接的外部的edges的权重之和,那么对于单个node来说,其与外部社区连接的edges的权重之和其实就是,所有与节点 i 相连的边的权重之和,也就是这里的Ki,那么公式一套进去就得到结果了。。。)因此我们的模块度增益的最终公式是: https://paper.yanxishe.com/columndetail/24701

18.科学网—关于社区发现算法关于社区发现算法 今天听了实验室一个博士的论文答辩,是做关于复杂网络的社区结构研究的。原来也了解社区结构发现和一些算法,但今天才真正了解了社区结构发现算法的分类。社区结构发现包括不允许重叠和允许重叠的社区结构发现。所谓重叠,即表示某个点可同时属于多个社区。重叠节点通常有一些特别的功能和解释,例如,在论文https://blog.sciencenet.cn/blog-383950-288686.html

19.社区发现CommunityDetection算法1、社区发现(Community Detection)算法 社区发现(Community Detection)算法用来发现网络中的社区结构,也可以视为一种广义的聚类算法。以下是我的一个 PPT 报告,分享给大家。 从上述定义可以看出:社区是一个比较含糊的概念,只给出了一个定性的刻画。另外需要注意的是,社区是一个子图,包含顶点和边。 下面我们以新浪https://www.renrendoc.com/paper/176699872.html

20.基于网络社区发现的标签传播聚类算法2.4 社区优化合并 将向量表示的数据集进行网络化, 一般情况下要求构建的网络在确保全连通的前提下尽量稀疏, 网络中节点度通常不满足幂律分布. 用社区发现算法进行节点聚类, 在未指定社区数量的情况下, 得到的社区数通常会大于真实的簇的数量, 所以需要进行优化合并.https://c-s-a.org.cn/html/2020/12/7712.html