Influence maximization on big social graph Fanju PPT链接: social influence booming of online social network 一, Application:viral marketing 1, identify influence customers: seeds. 2, convince them to adopter product. other application: Rumor monitoring…

Robust Influence Maximization 首先简要介绍一下这个问题:在一个社交网络图中寻找固定数量的节点,使得这些节点对所有节点的影响值尽可能的大.先对这个问题给出形式化的定义:给一个有向图G = (V,E) ,V代表节点,E代表有向边,每一条边有一个权值  ∈ [0,1],代表源点对终点的影响因子(源点有多大的几率对终点产生影响).定义参数向量θ=( ) e∈E 代表每一条边上的影响因子.我们定义 (S)为影响传播函数,( (S)代表从S出发能传播到的所有节点数目的期望值)…

Robust Influence Maximization 首先简要介绍一下这个问题:在一个社交网络图中寻找固定数量的节点,使得这些节点对所有节点的影响值尽可能的大.这个问题由于在病毒式营销,谣言监控,舆情分析等活动之中有巨大的应用,所以在过去的几十年,已经被广泛的研究过了.举个例子:一家化妆品公司想要通过送给一些用户免费产品的形式来推广产品,这些用户如何选择就可以采用解决Influence maximization问题的思路来进行.这个问题首先是被Kempe首先提出来的,他提出了两种模型来解决…

一.   研究背景 在社会和经济网络中,影响最大化问题在过去十年中得到广泛的研究,由于其广泛应用于病毒式营销[1,2],突破检测[3],谣言监测[4]等.例如公司可以通过向初始用户(称为种子)发送免费样品,并通过口碑(World of Mouth)效应,在社交网络中进行宣传活动,越来越多的用户受到社会关系的影响加入宣传活动,宣传促销活动.这个问题首先由Kempe等人提出[5],他们提出了独立的级联模型和线性阈值模型,考虑信息扩散的社会心理因素来模拟这种随机的收养过程.他们给出了influence…

在我们的现实生活中,许多复杂系统都可以建模成一种复杂网络进行分析,比如常见的电力网络.航空网络.交通网络.计算机网络以及社交网络等等.复杂网络不仅是一种数据的表现形式,它同样也是一种科学研究的手段.复杂网络方面的研究目前受到了广泛的关注和研究,尤其是随着各种在线社交平台的蓬勃发展,各领域对于在线社交网络的研究也越来越火.研究生期间,本人的研究方向也是一直与复杂网络打交道,现在马上就要毕业了,写一篇博文简单介绍一下复杂网络特点以及一些有关复杂网络研究内容的介绍,希望感兴趣的博友可以一起讨论,一起学…

这几天在家没事,介绍几篇CIKM上关于推荐系统的文章, Personalized Influence Maximization on Social Networks Social Recommendation Incorporating Topic Mining and Social Trust Analysis 文中作者引入topic的概念,对user, item, tag, trust的关系从topic的角度上从新解释了一遍,最后在PMF的框架上进行求解. Location Recommen…

原文: Wu X, Zhu X, Wu G Q, et al. Data mining with big data[J]. IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2013, 26(1): 97-107. 大数据中的数据挖掘 Xindong Wu, Fellow, IEEE, Xingquan Zhu, Senior Member, IEEE, Gong-Qing Wu, and Wei Ding, Senior Member,…

Accepted Papers by Session Research Session RT01: Social and Graphs 1Tuesday 10:20 am–12:00 pm | Level 3 – Ballroom AChair: Tanya Berger-Wolf Efficient Algorithms for Public-Private Social NetworksFlavio Chierichetti,Sapienza University of Rome; Ales…

RESEARCH TRACK PAPERS - ORAL Title & Authors NetCycle: Collective Evolution Inference in Heterogeneous Information NetworksAuthor(s): Yizhou Zhang*, Fudan University; Xiong Yun, ; Xiangnan Kong, Worcester Polytechnic Institute; Yangyong Zhu, Fudan Un…

目录 Influence Maximization Propagation Models Linear Threshold Model Independent Cascade Model Greedy Hill Climbing Algorithm Sketch-Based Algorithm OutBreak Detection CELF: Cost-Effective Lazy Forward-selection Lazy Evaluation Data Dependent Bound 转自…

Where this new investment is being targeted is also interesting雄性禿 . "If you look at the economic zones that North Korea was investing in, one of the key areas is Wonsan. So this is an economic zone on the east coast of North Korea. It faces Japan an…

Overall algorithm – bunny 关闭influence计算                                                             打开influence计算 Timer 插入位置: FFAnalyzer::SeqPrint() { ……… for (int l = 0; l < layer_size; l++){    /*    * Nl: number of dual verts in current layer    *…

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域. 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚.比如说食堂的大师傅炒了一份菜,要等分成两份给两个人吃,显然没有必要拿来天平一点一点的精确的去称分量,最简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中,…

Jensen不等式 Jensen不等式给出了积分的凸函数值必定大于凸函数(convex)的积分值的定理.在凸函数曲线上的任意两点间连接一条线段,那么线段会位于曲线之上,这就是将Jensen不等式应用到两个点的情况,如图(1)所示\((t\in[0,1])\).我们从概率论的角度来描述Jensen不等式:假设\(f(x)\)为关于随机变量\(x\)的凸函数\(f'(x)\geq 0\),则有\(f\left(E(x)\right)\leq E\left(f(x)\right)\).反之,如果\(f…

Title:The influence of informal governance mechanisms on knowledge integration within cross-functional project teams: A social capital perspective Journal:KNOWLEDGE MANAGEMENT RESEARCH & PRACTICE ABSTRACT :This paper aims to explore the influence of…

题目链接:282E Sausage Maximization 题目大意:给定一个序列A.要求从中选取一个前缀,一个后缀,能够为空,当时不能重叠.亦或和最大. 解题思路:预处理出前缀后缀亦或和,然后在字典树中维护.每次加入并查询.过程中维护ans. #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std; typedef lon…

简介 最近一阶段重温了一些关于游戏人工智能方面的书籍. 加强了对influence map的认知.想要亲自动手实现一下. 正如文章标题所示,这篇文章讲的是:如何将influence map的机制融入到当前较火的unity寻路插件A* pathfinding project里. 先科普一下Influence Map基本概念: influence map中文名:势力图或影响图.以下称势力图. 势力图是基于空间的,某些空间归属A,另外一些空间归属B,等等. 把问题规模缩小到一场游戏战役,每个兵种单位都…

1 极大似然估计     假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩,又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2),求学生的成绩最符合哪种高斯分布,即μ和σ2最优值是什么? 图1 学生成绩的分布     欲求在抽样X时,最优的μ和σ2参数估计,虽然模型的原型已知,但不同的参数对应着不同的学生成绩分布,其中一种最简单有效的参数估计方法就是估计的参数在目前抽样的数据上表现最好,即使得f(X|μ,σ2)的联合概率最大,这就是极大似然估计,常用L(μ,σ2|X)表示,满足公式(1)所示的关系.在…

论文:Huo, Zepeng, Xiao Huang, and Xia Hu. "Link Prediction with Personalized Social Influence." (2018). 1. Motivation 先思考几个问题 已知一个微博用户今天的活动记录(转发.评论.点赞等),能否预测其明天的活动情况? 假设该用户追星,而且其偶像的每一条微博他都会转发评论,那么对其明天的活动情况的预测是不是会更容易? 为什么更容易了?因为该用户的偶像对他有影响,这种影响降低了预…

1. 通过一个简单的例子直观上理解EM的核心思想 0x1: 问题背景 假设现在有两枚硬币Coin_a和Coin_b,随机抛掷后正面朝上/反面朝上的概率分别是 Coin_a:P1:-P1 Coin_b:P2:-P2 为了估计这个概率(我们事先是不知道这两枚硬币正面朝上的概率的),我们需要通过实验法来进行最大似然估计,每次取一枚硬币,连掷5下,记录下结果 硬币 结果 统计 Coin_a 正 正 反 正 反 3正-2反 Coin_b 反 反 正 正 反 2正-3反 Coin_a 正 反 反 反 反 1…

概括 看李航老师的<统计学习方法>知道,EM是一个对于有隐含随机变量的概率模型的参数的估计方法,它是一种无监督的算法. 只是有些重要的点并没有给出, 比如没有三硬币例子中直接给出的 u(z), π ,p, q的公式,并没有推到过程, 让人使用起来有些迷惑. 通过浏览了一些网上一些优秀的文章,本文把三硬币问题和EM算法的细节重新阐述一下,以补充李航老师书中的内容,从而加深理解 . 三硬币问题 假设有3枚硬币,分别记作A,B,C.这些硬币正面出现的概率分别为  ,  和  .进行如下投掷实验:先投…

ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization  2019-03-12 23:48:42  Paper:https://arxiv.org/pdf/1811.07628 Code: https://github.com/visionml/pytracking 1. Background and Motivation:  这篇文章的主要动机是从改善重合度的角度,来提升跟踪的总体性能.因为现有的算法,大部分都在强调,怎么做才能跟的上,而很少有人专门研究…

https://blog.csdn.net/zhihua_oba/article/details/73776553 EM算法(Expectation Maximization Algorithm)详解 主要内容 EM算法简介 预备知识  极大似然估计 Jensen不等式 EM算法详解  问题描述 EM算法推导 EM算法流程 1.EM算法简介   EM算法是一种迭代优化策略,由于它的计算方法中每一次迭代都分两步,其中一个为期望步(E步),另一个为极大步(M步),所以算法被称为EM算法(Expect…

28. Bad Influence of Western Diet 西式饮食的消极影响 ① The spread of Western eating habits around the world is bad for the environment.Those findings come from a new report in the journal Natural. ② There are ways to solve this diet-health-environment problem…

这是我最近看到的一篇论文,思路还是很清晰的,就是改进的LPA算法.改进的地方在两个方面: (1)结合K-shell算法计算量了节点重重要度NI(node importance),标签更新顺序则按照NI由大到小的顺序更新 得到ks值后,载计算一下节点邻居ks值和度值d的比值 (2)当出现次数最多的标签不止一个时,再计算一下标签重要度LI(label importance) 其实就是找到节点相同标签的那些令居计算一个合值,看着也不难啊 (3)最后这个算法使用的是异步传播 下面是我实现的代码 func…

EM算法(Expectation Maximization Algorithm) 1. 前言   这是本人写的第一篇博客(2013年4月5日发在cnblogs上,现在迁移过来),是学习李航老师的<统计学习方法>书以及斯坦福机器学习课Andrew Ng的EM算法课后,对EM算法学习的介绍性笔记,如有写得不恰当或错误的地方,请指出,并多多包涵,谢谢.另外本人数学功底不是很好,有些数学公式我会说明的仔细点的,如果数学基础好,可直接略过. 2.基础数学知识   在正式介绍EM算法之前,先介绍推导EM算…

The Art of Pompeii's Influence on Neo-Classicism The discovery of Pompeii's ruins in 1599 profoundly affected the art world by kindling significant interest in the classical Roman aesthetic that promptly became popular throughout Europe, particularly…

EM(Expectation Maximization)算法  参考资料: [1]. 从最大似然到EM算法浅解 [2]. 简单的EM算法例子 [3]. EM算法)The EM Algorithm(详尽的理论推导过程,源自斯坦福大学的教程) [4]. 混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法…

原文地址:http://blog.csdn.net/jameszhou/archive/2007/06/24/1664494.aspx PMBOK(2004 3rd 英) P248关于风险识别的图形技术中提到了因果图(Cause-and-Effect diagram),流程图(flow chart)和影响图(Influence diagram),其中前两个图由于也是质量管理的工具,在相关章节中有详细介绍和图例,但是影响图尽在此处出现,而且没有图例. http://www.lumina.com/s…

Expectation Maximization (EM) 是一种以迭代的方式来解决一类特殊最大似然 (Maximum Likelihood) 问题的方法,这类问题通常是无法直接求得最优解,但是如果引入隐含变量,在已知隐含变量的值的情况下,就可以转化为简单的情况,直接求得最大似然解. 我们会看到,上一次说到的 Gaussian Mixture Model 的迭代求解方法可以算是 EM 算法最典型的应用,而最开始说的 K-means 其实也可以看作是 Gaussian Mixture Model…