39、加权网络:概念、度量与应用

加权网络:概念、度量与应用

1. 加权网络概述

在实际的网络中,节点之间的连接强度存在很大差异。例如,在社会系统中,人与人之间的关系有强弱之分;在基础设施网络,如互联网或交通系统中,连接的容量也各不相同。当我们能够获取复杂系统中交互强度的信息时,使用加权网络来描述系统结构会更加合适。加权网络是指每个链接都关联一个数值(通常为正实数),该数值代表对应连接的强度。

2. 调整交互
  • 加权的必要性 :以科研合作网络为例,若仅根据科学家是否共同撰写过论文来构建网络,无法体现合作的紧密程度。合理的做法是根据合作频率对链接进行加权,即共同撰写论文数量多的科学家之间的链接权重应大于仅共同撰写一篇论文的科学家之间的链接权重。
  • 加权科研合作的示例 :Mark Newman 提出了一种加权的合著网络,两个合作者 i 和 j 之间交互的权重 $w_{ij}$ 定义为:
    [w_{ij} = \sum_{p} \frac{\delta_{i}^{p} \delta_{j}^{p}}{n_{p} - 1}]
    其中,索引 p 遍历所有论文,$\delta_{i}^{p}$ 表示作者 i 是否对论文 p 有贡献(有贡献为 1,否则为 0),$n_{p}$ 是论文 p 的作者数量。这样可以综合考虑作者共同撰写的论文数量以及每篇论文的作者数量。

  • 加权图的定义

    • 加权图 $G_{w} \equiv (N, L, W)$ 由节点集合 $N$、链接集合 $L
内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制性能优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值