深入理解扩散模型:10篇必读的经典论文

本文介绍了10篇关于扩散模型的必读经典论文,这些论文聚焦于如何在计算机科学和机器学习中模拟信息在网络中的传播,特别是在社交网络中的应用。其中,一篇论文提出了线性时间算法,有效处理社交网络扩散问题。

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扩散模型是一种在计算机科学和机器学习领域中广泛应用的技术,它通过模拟信息在复杂网络中的传播过程,来解决许多实际问题。下面是10篇关于扩散模型的经典论文,这些论文对于理解和应用扩散模型都具有重要的参考价值。

  1. “A Linear-Time Algorithm for Diffusion in Social Networks” (社交网络扩散的线性时间算法)
    这篇论文提出了一种线性时间算法,用于在社交网络中模拟信息的扩散过程。算法的设计考虑了社交网络的特点,并通过有效的数据结构和算法优化来实现高效的模优化来实现高效的模拟。

    # 伪代码示例
    

优化来实现高效的模拟。

# 伪代码示例
def linear_diffusion(network, source_node)
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