Social Media Network Model

最新推荐文章于 2024-03-15 20:52:22 发布
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#mining #network #social

本文探讨了实世界网络的特性，包括幂律分布、聚类系数和平均路径长度，并介绍了三种主要的网络模型：随机图模型、小世界模型和偏好附着模型，详细阐述了它们各自的特性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >


1. Porperties of Real-World Networks:
  • Degree Distribution: power-law distribution and scale-free network
  • Clustering Coefficient: high
  • Average Path Length: small

     power-law distribution:

     
     scale-free network:
     Networks exhibiting power-law degree distribution are often called scale-free networks.

2. Three principal network models: 
  • Random Graph Model
  • Small-World Model
  • Preferential Attachment Model

        Model Properties:



Depression Detection on Social Media with Large Language Models
c_cpp_csharp的专栏
06-03 221
抑郁症的危害。然而，由于缺乏心理健康意识和对污名的恐惧，许多患者没有积极寻求诊断和治疗，导致了不利的结果。抑郁症检测旨在通过分析个人在社交媒体上的帖子历史来确定他们是否患有抑郁症，这可以大大有助于早期发现和干预。它主要面临两个关键挑战：1）它需要专业的医学知识，2）它需要高准确性和可解释性。为了解决这个问题，我们结合医学知识和大型语言模型（LLM）的最新进展，提出了一种新的抑郁症检测系统，称为DORIS。
【文献阅读】CGNN: A Compatibility-Aware Graph Neural Network for Social Media Bot Detection
weixin_42726068的博客
07-14 1285
现有基于GNN的社交机器人检测方法往往未能考虑社交媒体上下文中用户之间的异质关联，特别是网络中社交机器人与人类社区的异质整合。这使得从不同邻居聚合信息成为导致两种用户类型之间最终用户表示缺乏差异性。现有GNNs在提高属于同一类别但表现出不同邻居偏好的节点性能方面仍存在困难。多样连接模式：一些社交机器人表现出紧密的连接，而另一些主要是网络机器人，则频繁与人类用户互动。这种差异强调了对社交媒体用户进行全面画像的必要性。基于马尔科夫随机场：可以概括为各种术语之间的关联。
Centrality of Social Media Network
u010600052的专栏
03-24 712
Degree Centrality: Eigenvector Centrality:      Eigenvector centrality tries to generalize degree centrality by incorporating the importance of the neighbors      where  is so
MMs 到 MediaModel . 彩信的各种mediaModel
达帮主
02-18 2865
彩信的媒体大概是这样：  WorkingMessage里有个SlideshowModel  SlideshowModel里一队列SlideModel  SlideModel 是一个队列的MediaModel  MediaModel，可以衍生出AudioModel，RegionMediaModel。  RegionMediaModel包含TextModel，ImageModel，VideoModel...
MMs. uri 到 MediaModel . 彩信的各种mediaModel
漂流瓶の海岸
09-28 1223
彩信的媒体大概是这样： WorkingMessage里有个SlideshowModel SlideshowModel里一队列SlideModel SlideModel 是一个队列的MediaModel MediaModel，可以衍生出AudioModel，Regi
【论文解读 MM 2019 | MKEMN】Multi-modal Knowledge-aware Event Memory Network for Social Media 谣言检测
byn12345的博客
07-19 3477
论文题目：Multi-modal Knowledge-aware Event Memory Network for Social Media Rumor Detection 论文来源：MM 2019 论文链接：https://doi.org/10.1145/3343031.3350850 关键词：多模态（文本+图像+知识）；谣言检测；知识图谱；记忆网络（memory network）；事件（event-level）；注意力机制 文章目录1 摘要2 引言3 相关工作3.1 谣言检测3.2 实体链接3.3 .
虚假新闻检测论文阅读（六）：A Deep Learning Model for Early Detection of Fake News on Social Media
weixin_43421371的博客
07-29 3092
基于新闻文本，半监督，伪标签，可信度评估的虚假新闻检测
论文阅读：Early depression detection in social media based on deep learning and underlying emotions
JieBao11的博客
03-15 1689
抑郁症是对公共健康的挑战，经常与残疾有关，也是导致自杀的原因之一。许多抑郁症患者使用社交媒体获取信息，甚至谈论他们的问题。一些研究已经提出在这些网络环境中检测潜在的抑郁症用户。然而，效果不理想仍然是实际应用的障碍。因此，我们提出了一种基于卷积神经网络的社交媒体早期抑郁症检测方法，该方法结合了与上下文无关的词嵌入和早晚期融合方法。将表情符号中编码的潜在情绪的重要性考虑在内，对这些方法进行了实验评估。
Stance detection on social media：State of the art and trends论文笔记
Guo Chance的博客
05-16 331
Stance detection on social media：State of the art and trends论文笔记（pdf下载） ·Year:15 Apr 2021 ·Authors:Abeer AlDayel, Walid Magdy ·Journal Name:Information Processing & Management
Learning Social Media Analytics with R
06-13
Visualize and analyze data from social media platforms to understand and model complex relationships using various concepts and techniques such as Sentiment Analysis, Topic Modeling, Text ...
Mining User Consumption Intention from Social Media via Domain Adaptive ConvolutionalNeural Network
02-06
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）：** 卷积神经网络是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像和文本。在本文中，CNN被用于从社会媒体文本中识别用户的消费意向。其核心优势...
An information diffusion model based on retweeting mechanism for online social media
02-09
这个网络通常具有复杂的网络结构，它可能呈现出无尺度网络（scale-free network）的特性，即网络中只有少数节点拥有大量的连接，而大多数节点只有少量的连接。 文章中还提到了信息传播过程中的几个关键概念：易感者...
基于Qt框架的摄像头实时图像处理与蒙板绘制演示项目-使用QCamera类实现摄像头视频流捕获-将每帧图像实时显示在QLabel控件上-通过自定义绘图功能在图像上叠加半透明蒙板层-支.zip
08-16
jdk1.8基于Qt框架的摄像头实时图像处理与蒙板绘制演示项目_使用QCamera类实现摄像头视频流捕获_将每帧图像实时显示在QLabel控件上_通过自定义绘图功能在图像上叠加半透明蒙板层_支.zip
delphi—课程方案设计书(报表).doc
最新发布
08-17
delphi—课程方案设计书(报表).doc
基于高翔《自动驾驶与机器人中的 SLAM 技术》第四章用 ROS2 实现含图优化与预积分的惯性导航系统
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d4ebe49504e9 基于高翔《自动驾驶与机器人中的 SLAM 技术》第四章用 ROS2 实现含图优化与预积分的惯性导航系统（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
借助巡线功能实现自动驾驶操作
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/ea72b3822b15 借助巡线功能实现自动驾驶操作（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
金融数学随机微分方程与期权定价模型实现：基于Python的随机过程分析及二项式模型应用（含详细代码及解释）
08-16
内容概要：本文详细复现了《MTHM006随机微分方程与金融数学》中的五个问题，涵盖随机微分方程解的存在性和形式、随机过程鞅性质的判定、概率测度变换与SDE、期望计算的两种方法以及二项式期权定价算法的实现。针对每个问题，不仅提供了严格的数学推导过程，还辅以Python代码实现和中文解释，确保理论与实践相结合。特别是二项式期权定价部分，从基础的欧式期权定价延伸到美式期权定价，探讨了收敛性分析、执行边界特征、计算效率优化等高级主题，并通过多种可视化手段展示结果。; 适合人群：金融工程、量化金融及相关专业的本科生、研究生，以及从事金融衍生品定价和风险管理工作的专业人士。; 使用场景及目标：①理解随机微分方程、鞅过程等金融数学概念的实际应用；②掌握二项式模型和Black-Scholes公式在期权定价中的具体实现；③学习如何利用Python进行金融建模和数值分析；④探索数值方法的优化技巧，如Richardson外推、内存优化等。; 其他说明：文章不仅满足了通过标准的基本要求，还深入探讨了相关领域的高级话题，体现了作者对随机金融模型和数值方法的深刻理解。此外，文中还涉及了AI工具在学术研究中的合规使用声明，为读者提供了宝贵的实践经验。
【RISC-V芯片技术】基于K1芯片的智能机器人开发平台详解：硬件配置、代码实现与应用案例（含详细代码及解释）
08-16
内容概要：本文详细介绍了基于RISC-V架构的K1芯片及其在智能机器人领域的应用，特别是其高性能、低功耗的特点。K1芯片拥有8核RISC-V CPU，提供50K DMIPS算力和2 TOPS AI算力，支持本地大模型运行。文章描述了K1芯片的硬件特性、软件生态及MUSE Pi Pro开发板的规格，并重点展示了K1芯片在机器人领域的应用，如myCobot 280 Risc-V六轴机械臂的视觉抓取、路径规划和多机协同等功能。此外，提供了详细的Python代码示例，涵盖硬件配置检测、机械臂控制、AI视觉抓取等功能，以及硬件申领流程、可选配件分析、云开发平台解析和技术资源支持体系等内容。 适合人群：具备一定编程基础和嵌入式系统开发经验的研发人员，特别是对RISC-V架构和智能机器人感兴趣的工程师。 使用场景及目标：①研究RISC-V架构下的高性能嵌入式系统设计；②开发基于K1芯片的智能机器人应用，如视觉抓取、路径规划等；③利用提供的代码示例快速上手K1开发板和相关配件的使用；④探索云端开发和远程协作的可能性。 其他说明：文章不仅提供了理论介绍，还通过具体的代码示例帮助读者更好地理解和实践。建议读者在学习过程中结合实际操作，逐步掌握K1芯片及其生态系统的使用方法。
探索PHP社交媒体源代码：alkibla_sourcecode_socialnetwork_php_
标题“alkibla_sourcecode_socialnetwork_php_”和描述“php social media source”指出，这组文件是关于PHP语言编写的社交网络源代码。标签“sourcecode socialnetwork php”进一步确认了这一点，并表明这是针对PHP...
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