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圖數據挖掘:冪律分布和無標度網路

  • 2022 年 11 月 5 日
  • 筆記

1 冪律分布和指數分布 我們在部落格中《圖數據挖掘(二):網路的常見度量屬性 》提到,節點度分布\(p(k)\)為關於\( …

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圖數據挖掘:級聯的概率模型和疾病傳播

  • 2022 年 11 月 4 日
  • 筆記

1 導引 在上一篇部落格《圖數據挖掘:網路中的級聯行為》中介紹了用基於決策的模型來對級聯行為進行建模,該模型是基於效用(U …

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圖數據挖掘:網路中的級聯行為

  • 2022 年 11 月 3 日
  • 筆記

1 網路中的傳播 1.1 一些傳播的例子 我們現在來研究網路中的傳播。事實上,在網路中存在許多從節點到節點級聯的行為,就 …

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圖數據挖掘:小世界網路模型和分散式搜索

  • 2022 年 11 月 3 日
  • 筆記

1 六度分隔理論 先來看兩個有趣的例子。我們建立一個好萊塢演員的網路,如果兩個演員在電影中合作或就將他們鏈接起來。我們定 …

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圖數據挖掘(二):網路的常見度量屬性

  • 2022 年 11 月 2 日
  • 筆記

1 度分布 網路的度分布\(p(k)\)表示了一個隨機選擇的節點擁有度\(k\)的概率。我們設度為\(k\)的節點數目\ …

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圖數據挖掘(一):網路的基本概念和表示方法

  • 2022 年 11 月 2 日
  • 筆記

最近《複雜網路建模》這門課要考試了,正好也在跟Stanford的《CS224W:Machine Learning Wit …

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聯邦學習:聯邦異構知識圖譜劃分

  • 2022 年 10 月 26 日
  • 筆記

1 導引 我們在部落格《聯邦學習:聯邦場景下的多源知識圖譜嵌入》中介紹了聯邦場景下的知識圖譜嵌入,現在讓我們回顧一下其中關 …

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知識圖譜實體對齊3:無監督和自監督的方法

  • 2022 年 10 月 21 日
  • 筆記

1 導引 我們在部落格《知識圖譜實體對齊1:基於平移(translation)的方法》和部落格《知識圖譜實體對齊2:基於GN …

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知識圖譜實體對齊1:基於平移(translation)的方法

  • 2022 年 9 月 30 日
  • 筆記

1 導引 在知識圖譜領域,最重要的任務之一就是實體對齊 1(entity alignment, EA)。實體對齊旨在 …

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聯邦學習:聯邦場景下的多源知識圖譜嵌入

  • 2022 年 7 月 31 日
  • 筆記

1 導引 目前,知識圖譜(Knowlege Graph)在醫療、金融等領域都取得了廣泛的應用。我們將知識圖譜定義為\(\ …

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