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图数据挖掘:幂律分布和无标度网络

  • 2022 年 11 月 5 日
  • 笔记

1 幂律分布和指数分布 我们在博客中《图数据挖掘(二):网络的常见度量属性 》提到,节点度分布\(p(k)\)为关于\( …

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图数据挖掘:级联的概率模型和疾病传播

  • 2022 年 11 月 4 日
  • 笔记

1 导引 在上一篇博客《图数据挖掘:网络中的级联行为》中介绍了用基于决策的模型来对级联行为进行建模,该模型是基于效用(U …

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图数据挖掘:网络中的级联行为

  • 2022 年 11 月 3 日
  • 笔记

1 网络中的传播 1.1 一些传播的例子 我们现在来研究网络中的传播。事实上,在网络中存在许多从节点到节点级联的行为,就 …

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图数据挖掘:小世界网络模型和分散式搜索

  • 2022 年 11 月 3 日
  • 笔记

1 六度分隔理论 先来看两个有趣的例子。我们建立一个好莱坞演员的网络,如果两个演员在电影中合作或就将他们链接起来。我们定 …

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图数据挖掘(二):网络的常见度量属性

  • 2022 年 11 月 2 日
  • 笔记

1 度分布 网络的度分布\(p(k)\)表示了一个随机选择的节点拥有度\(k\)的概率。我们设度为\(k\)的节点数目\ …

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图数据挖掘(一):网络的基本概念和表示方法

  • 2022 年 11 月 2 日
  • 笔记

最近《复杂网络建模》这门课要考试了,正好也在跟Stanford的《CS224W:Machine Learning Wit …

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联邦学习:联邦异构知识图谱划分

  • 2022 年 10 月 26 日
  • 笔记

1 导引 我们在博客《联邦学习:联邦场景下的多源知识图谱嵌入》中介绍了联邦场景下的知识图谱嵌入,现在让我们回顾一下其中关 …

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知识图谱实体对齐3:无监督和自监督的方法

  • 2022 年 10 月 21 日
  • 笔记

1 导引 我们在博客《知识图谱实体对齐1:基于平移(translation)的方法》和博客《知识图谱实体对齐2:基于GN …

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知识图谱实体对齐1:基于平移(translation)的方法

  • 2022 年 9 月 30 日
  • 笔记

1 导引 在知识图谱领域,最重要的任务之一就是实体对齐 1(entity alignment, EA)。实体对齐旨在 …

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联邦学习:联邦场景下的多源知识图谱嵌入

  • 2022 年 7 月 31 日
  • 笔记

1 导引 目前,知识图谱(Knowlege Graph)在医疗、金融等领域都取得了广泛的应用。我们将知识图谱定义为\(\ …

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