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wordpress文章字段,小红书seo排名帝搜软件,wordpress文章图片灯箱,内江 网站建设《社会机器学习》目录 第一章绪论、第二章机器学习理论已略 第3章 社会聚类学习 3.1 问题背景3.2 社会网络特征结构发现3.3 社会网络的超图模型 3.3.1 超图的基本概念3.3.2 模型要素与特征 3.4 HCH 方法 3.4.1 HCH 方法的基本思想3.4.2 超边的相似性3.4.3 超边的融合3.4.4 划分…《社会机器学习》目录第一章绪论、第二章机器学习理论已略第3章 社会聚类学习3.1 问题背景3.2 社会网络特征结构发现3.3 社会网络的超图模型3.3.1 超图的基本概念3.3.2 模型要素与特征3.4 HCH 方法3.4.1 HCH 方法的基本思想3.4.2 超边的相似性3.4.3 超边的融合3.4.4 划分密度3.4.5 覆盖效应分析3.5 案例分析3.5.1 实验Ⅰ3.5.2 实验Ⅱ3.6 HCH 方法时间复杂度分析和应用特点3.6.1 HCH 方法时间复杂度分析3.6.2 HCH 方法应用特点3.7 本章小结参考文献第4章 社会关联学习4.1 问题背景4.2 研究现状4.2.1 网络链路预测研究现状4.2.2 链路预测效果评价指标4.3 网络关联重构算法4.3.1 基于随机分块模型的链路去噪4.3.2 基于层次概率树的链路预测4.3.3 基于结构相似性的关联分析指标4.3.4 网络还原程度分析4.4 本章小结参考文献第5章 社会角色学习5.1 问题背景5.2 节点特征与行为模式分析5.2.1 节点特征5.2.2 用户行为5.3 节点影响力分析5.3.1 用户影响力的研究5.3.2 影响力因素5.3.3 社交网络影响力的度量方法5.4 角色分析5.4.1 一般复杂网络基于结构等价性的角色分析5.4.2 社会网络中节点角色分析5.5 节点角色分析实验5.5.1 基于有向拓扑势的节点角色发现算法5.5.2 基于非负矩阵分解的角色发现算法5.5.3 基于特征向量聚类的角色发现算法5.6 本章小结参考文献第6章 社会行为学习6.1 问题背景6.2 国内外研究现状6.2.1 社会网络信息传播模型6.2.2 网络演化博弈模型6.3 演化博弈方法相关概念6.3.1 演化博弈论基本思想6.3.2 演化稳定策略6.3.3 适应度6.3.4 弱选择6.4 社会网络的演化博弈模型6.4.1 网络结构6.4.2 演化规则6.4.3 静态均匀网络信息传播模型6.4.4 静态非均匀网络信息传播模型6.5 社会网络的协同演化模型6.5.1 社会网络动态性对信息传播的影响6.5.2 演化规则6.5.3 协同演化博弈模型6.5.4 网状结构和层次结构上的博弈分析6.6 算法与仿真6.6.1 静态均匀网络算法与仿真6.6.2 ER 随机网络算法与仿真6.6.3 BA 无标度网络算法与仿真6.6.4 协同演化博弈算法与仿真Ⅰ6.6.5 协同演化博弈算法与仿真Ⅱ6.7 案例应用6.7.1 实验Ⅰ6.7.2 实验Ⅱ6.8 本章小结参考文献第7章 社会弱项学习7.1 问题描述7.1.1 背景及意义7.1.2 研究现状7.2 基本概念7.2.1 一般脆弱性的定义7.2.2 社会网络复杂性7.2.3 社会网络脆弱性7.3 主要模型7.3.1 异质容量模型7.3.2 基于马尔可夫逻辑的异质网络模型7.3.3 马尔可夫逻辑网基本理论7.3.4 马尔可夫逻辑网决策推理7.3.5 能力向量7.3.6 其他模型7.4 弱项学习方法7.4.1 基于偏序生成树的网络脆弱性学习7.4.2 基于影响模型与马尔可夫链的网络脆弱性学习7.4.3 基于状态演化模型的社会网络结构弱项学习7.5 案例实验7.5.1 电力网络建模7.5.2 电力网络弱项学习7.5.3 电力网络弱项学习的流程7.5.4 实验结果分析7.6 本章小结参考文献第8章 社会异常学习8.1 问题描述8.1.1 背景及意义8.1.2 研究现状8.1.3 主要问题8.2 基本概念8.2.1 一般异常的定义8.2.2 社会组织异常的定义8.2.3 社会组织异常的分类8.3 主要模型8.3.1 网络相似度模型8.3.2 社团演化模型8.3.3 异常子序列学习模型8.4 案例实验8.4.1 社会网络动态描述8.4.2 异常子序列检测8.5 本章小结什么是社会机器学习社会机器学习可以理解为让机器在“社会系统/社会网络”的数据与机制上进行学习从而实现理解、预测与干预社会行为与社会结构的一类方法体系。它把“机器学习”从传统的图像/文本对象扩展到由人、组织、关系与互动构成的网络化社会。更直白地说社会机器学习 用机器学习方法去学习“社会关系如何形成、群体如何分化、信息如何传播、行为如何演化、系统何处脆弱、哪些现象异常”。核心对象社会系统的“网络化数据”社会机器学习的典型数据不是独立样本而是相互关联的个体与互动例如节点人、账号、机构、国家、群体边/互动关注、通信、交易、合作、冲突、转发属性文本内容、地理位置、时间戳、画像特征动态关系随时间变化、社团演化、行为策略变化高阶关系群聊/会议/同现等可用超图表达它“学什么”六类典型学习任务结合你给的目录这个领域最常见的学习目标包括结构发现/聚类学习在网络中发现社团、群体、功能模块或高阶结构。关联学习链路预测/重构/去噪预测未来会不会产生关系或从观测到的“脏网络”还原更真实的结构。角色学习学习节点在网络中的“社会角色/功能位置”如桥梁、核心、边缘、意见领袖等。行为学习学习信息传播、协同互动、竞争合作等行为规律常结合传播模型、演化博弈、协同演化。弱项/脆弱性学习找出系统的薄弱环节哪些节点/边/子结构一旦受损会造成级联失败或功能崩溃。异常学习发现异常账号、异常组织、异常传播链路或异常时间序列行为。它“怎么学”三条方法主线社会机器学习通常把三类思想揉合在一起统计与概率建模随机分块模型、层次模型、概率图模型等强调生成机制与不确定性网络/图学习图表示学习、图神经网络、超图模型等强调结构与表征动力学与博弈/机制模型传播动力学、演化博弈、协同演化强调机制解释与仿真与普通机器学习相比最大差异在哪里关键差异在于社会系统具有强烈的依赖性与反馈性导致学习问题更“难也更真实”样本不独立节点之间相互影响传统 i.i.d. 假设常不成立同质性与影响混淆相似的人更容易连接同质性连接又会让人变得更像影响两者难分动态与反身性模型的预测/推荐本身会改变用户行为预测影响现实噪声与偏差采样偏差、机器人账号、缺失边、观测误差很常见伦理与治理要求更高隐私、公平、可解释、风险与社会影响必须考虑一句话总结社会机器学习就是面向社会网络与社会行为数据综合机器学习、网络科学与社会科学机制建模去学习社会结构、关系与行为的规律以支持预测、检测与决策的一类方法体系。