强关系网络篇 我们在做UGC的时候，无论是研究内容的产生还是内容的流动，我们都深深的希望知道用户在贡献内容的时候到底在想什么，他们的动机是什么，产品和运营才能有的放矢的进行。 毫无疑问，用户在生人网络
在这个网站，你只需输入一个微博用户的 uid，程序以这个 uid 作为起始 uid，不断递归抓取关系信息，从而构建多级关系网络，而且可以选择是关注网络还是粉丝网络，用户按照认证信息分类，可以很清楚得看到用户关系。
有了这个网站，你只需输入一个 b 站用户的 uid，或者是直接复制它的个人主页链接，程序以这个 uid 作为起始 uid，不断递归抓取关系信息，从而构建多级关系网络，而且可以选择是关注网络还是粉丝网络，可以很清楚地看到用户关系。
导语：最近两年，自注意力机制、图和关系网络等模型在NLP领域刮起了一阵旋风，基于这些模型的Transformer、BERT、MASS等框架已逐渐成为NLP的主流方法。这些模型在计算机视觉领域是否能同样有用呢？近日，微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员胡瀚受邀参加VALSE Webinar，分享了他们最近的一些相关工作。他们的研究以及同期的一些其它工作表明这些模型也能广泛地用于视觉基本元素之间关系的建模，包括物体与物体间、物体与像素间、以及像素与像素间的关系，特别是在建模像素与像素间关系上，既能与卷积操作形成互补，甚至有望能取代卷积操作，实现最基本的图像特征提取。
常规RFM时间切片统计特征侧重于纵向维度量化用户风险，而关系网络特征则从横向维度来评估。纵向是指同一用户在不同时间段上的行为异常风险；横向是指在同一个时间段里聚集的不同用户放在一起评估风险。因此，关系网络特征可作为常规RFM特征的一个有力补充，为风控模型带来可预见的增量效果。
四月开始啦！每个月开头都会逛一逛“统计之都[1]“，因为每月的统计月读[2]更新啦！三月的统计月读有一个内容真的让人心动，而且非常实用！推荐人是：孔令仁，网址链接为：https://www.connectedpapers.com/
六人定律，相信大家一定都不会陌生。简单的说，你只需要通过6个人，就可以认识到世界上所有的人。足以说明，世界就像一张网，任何事物之间都能找到关系。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
EvolveGCN汇报ppt版可通过关注公众号后回复关键词：EvolveGCN 来获得，供学习者使用！
来源 | hackernoon 编译 | 孙薇 每当 DeepMind 发表一篇新文章时，媒体都会有狂热的报道，而你常常会在这些报道中读到一些充满误导性的词句。例如，有充满未来主义色彩的媒体是这样报道 DeepMind 关于关系推理网络的新论文的： DeepMind 研发了一种可以感知周围事物的神经网络。 这样的表达不仅是误导，也使得对于人工智能领域并不是那么熟悉的用户感受到威胁。在这篇文章中，笔者整理了 DeepMind 的新论文，尝试用简单的方式来解释这个新的架构。 你可以在这里（https://arx
本文介绍了关系网络可视化中的node-link与matrix方法，以及可视化工具Gephi。文章还涉及了可视化中颜色、视觉元素、辅助视角等的应用，并给出了一个实际案例。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架，用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中，设计你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理，保证了数据的安全性。
在之前的文章中，我们分别构建了产业链关系网络、供应链关系网络和新闻共现关系网络，都做了图聚类，并分析了各类关系下和集群内外股票间收益率相关性，最终也都得出了“关联股票比非关联股票表现出更强相关性，集群内股票比集群外股票也表现出更强相关性”的结论，三大网络关系和三大集群属性能提供有用的增量信息。本文将进一步以这些集群属性为预定义概念，借助 HIST模型提取集群的共有信息用于预测股票未来收益。
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
在大数据时代，通过对目标人物的轨迹、通信、社交、出行、网络等多模态行为进行挖掘并建立人物画像模型，并依托人物基础特征和高层特征，实例化人物画像，支撑有关部门分析人员全方位了解目标人物的行为、活动、状态、基本属性等信息，同时能够基于人物画像指导人物活动规律分析、人物能力分析、人物动向分析等应用。
作者：Rasmus Berg Palm、Ulrich Paquet、Ole Winther
【新智元导读】人类通常相当擅长关系推理，但对 AI 来说是难点。谷歌 DeepMind 研究人员提出了用于关系推理的人工神经网络。它拥有处理图像、分析语言甚至学习游戏的专门架构，协同地在数据中找到模式，发现事物之间存在的关系。 您要买的新家附近有多少个公园？和你的晚餐最配的葡萄酒是什么？这些问题需要关系推理，这对于 AI 来说是难点。现在，谷歌 DeepMind 的研究人员已经开发了一种简单的算法来处理这种推理，而且它已经在复杂的图像理解测试中打败了人类。 人类通常相当擅长关系推理，一种使用逻辑来连接和比较
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51436643
导读：在这篇文章中，我们将介绍如何利用计算机视觉和深度学习技术构建一个性能优异的C位检测器，从而快速准确地在一群人中发现真正站C位的那个最重要的人。
每当DeepMind发表一篇新论文时，媒体都会狂热的跟踪报道，而且会使用很多误导人的短语。比如关于该关系推理网络的报道： DeepMind开发了一种神经网络，能够感知其周围的物体。 实际上这种报导不仅仅是误导性的，而且使得很多不明真相的吃瓜群众感到恐慌：AI真的已经强到如此地步了吗？在这篇文章中，将介绍DeepMind论文：A simple neural network module for relational reasoning，试着通过最简单的方式介绍这个最新的架构。 什么是关系推理？ 从最简单的角度
近年来搞金融诈骗的越来越厉害啦，除了团伙化、组织化的趋势，有的居然每个月还有固定的推广费呢。那么，如何从数据的角度去鉴别诈骗团伙呢？以下这篇文章，介绍了如何利用关系网络，通过无监督学习算法，挖掘诈骗团伙的特征，从而识别诈骗团伙的反欺诈技术。
作者简介：姜贵彬，新浪微博算法技术总监。2009年在北京理工大学获得硕士学位后，加入新浪研发中心，从事自然语言处理领域的研发工作。 责编：仲浩（zhonghao@csdn.net） 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年程序员 不同于搜索，“推荐”通常不是独立的互联网产品，而是互联网产品的核心组件，为该产品的核心目标服务，比如电商网站的推荐是为了达成更多商品交易。微博推荐同样如此，其存在价值就是通过梳理和优化用户关系网络、打通内容传播链条、引爆信息定向传播，从而实现加速
图数据库在反洗钱与智能推荐领域具有广泛的应用潜力。以下将分别阐述图数据库在这两个领域的应用，并讨论其优势和挑战。
这个网站是做什么的呢？简单来说，就提供一个功能，啥也不用配置，只需要输入一个微博 id，就能抓取该微博的多级转发并且构建转发关系网络。
鱼皮最新原创项目教程，欢迎学习 大家好，我是鱼皮。最近看到一个非常有意思的项目亲戚计算器，感觉很不错，今天分享给大家。 注意：下文中的我指原项目作者 原文链接：https://juejin.cn/post/7203734711779196986 《亲戚计算器》大概是我迄今为止写过最复杂的算法了，它可能看起来它好像逻辑简单，仅 1 个方法调用而已，却耗费了我大量的时间！ 从一开始灵光乍现，想到实现它的初步思路，到如今开源已 7 年多了。这期间，我一直在不断更新才让它日趋完善，它的工作不仅是对数据的整理，还有我
方法非常简单通用，但效果很不错，在少样本学习及零样本学习的几个基准数据集上都取得了相当好的结果。
衡量是否达到人类智能，涉及由有限的经验，通过抽象推理和规划、类比推理、创造性问题解决和语言能力的概括，从而将经验整合到概念中，将概念作为理解和推理的基本架构。
CARD: Semi-supervised Semantic Segmentation via Class-agnostic Relation based Denoising
机器翻译一直是自然语言处理领域的热门及前沿方向，不论是sequence-to-sequence架构，attention mechanism还是Transformer模型等，都和机器翻译有着最为紧密的关系。6月2日（周日），《SFFAI 32-机器翻译》两位主讲嘉宾（张文，邵晨泽）为大家精选了机器翻译近期在模型、训练、解码以及非自回归结构中的几篇代表性工作，和大家一起学习分享最新的研究进展。
来源：DeepHub IMBA本文约2500字，建议阅读5分钟机器学习最近取得了很大的进展，但仍然有一个主要的挑战：需要大量的标记数据来训练模型。 有时这种数据在现实世界中是无法获得的。以医疗保健为例，我们可能没有足够的x光扫描来检查一种新的疾病。但是通过少样本学习可以让模型只从几个例子中学习到知识! 所以少样本学习(FSL)是机器学习的一个子领域，它解决了只用少量标记示例学习新任务的问题。FSL的全部意义在于让机器学习模型能够用一点点数据学习新东西，这在收集一堆标记数据太昂贵、花费太长时间或不实用的情况下
作者简介：李翔，国内某互联网大厂AI民工，前携程酒店图像技术负责人，计算机视觉和深度学习重度爱好者。
今天为大家介绍一个能够查询最新期刊信息的网站，方便大家了解期刊质量及审稿周期，同时也能在投稿阶段为筛选期刊提供便利。类似的文章还有：easyScholar 帮你高效科研；科研分享｜一个论文关系网络可视化网站；如何复现大佬论文的代码？。
【论文导读】 深度学习的爆炸式发展得益于海量数据+强大计算力+算法三个部分的巨大进展，我们通常需要大量的数据去驱动模型的训练，使其获得很好的效果。但是在很多领域我们是没有很多数据的，比如在医学影像中很难拿到大量病人的图像数据，难道在这些情况下深度学习就废了吗？ 我们先思考一下人是怎么学习的，当一个小孩看过一眼课本中的斑马后，他再次看到斑马就能够识别出来；当你看过一个人一次之后，通常情况下，你还是能够轻松的认出对方，人可以轻松的做到小样本学习，这就启发了人们去研究它，近年来，小样本学习或者零样本学习是深度学
可扩展的图数据库在分析、机器学习和人工智能领域有很多用处。它们提供了高效的数据存储和查询功能，以及丰富的图算法和图分析工具，可以帮助分析师、数据科学家和研究人员更好地理解和探索复杂的关系数据。
作者：Matt 自然语言处理实习生 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51444536 一、关系网络数据类型 关系网络需要什么样子的数据呢？ 笔者接触到了两种数据结构，擅自命名：平行关系型、文本型。根据数据关联，也有无向数据、有向数据。 并且关系网络生成之后，R里面就不是用真实的名字来做连接，是采用编号的。例如（小明-小红）是好朋友，在R里面就显示为（1-2），所以需要单独把名字属性加到序号上。 1、平行关系型 （1）无
自从2012年Geogle推出自己第一版知识图谱以来，各大互联网企业也纷纷推出了自己的知识图谱产品。知识图谱是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，它提供了从“关系”的角度去分析问题的能力，是关系最有效的表达方式，目前在营销、交通、风控场景，知识图谱均有应用。今天，我们从反欺诈的角度浅谈知识图谱的构建与应用。在互联网金融行业，不少的欺诈案件会涉及到复杂的关系网络，而知识图谱可以帮助我们更有效的分析复杂关系中存在的特定的潜在风险，可以提高贷前信审和贷后监控的效率，对于金融风险的控制也有着极大
数据猿导读 随着大数据处理技术的逐步成熟和广泛应用，金融机构根据业务发展需要，开始尝试采用大数据和复杂网络技术来建立便捷性、直观性和快速反应的企业关联查询生产系统的研究。 本篇案例为数据猿推出的大型“
C位是近年网络上一个比较热门的词，最早来源于DOTA等游戏领域，是核心位置（Carry位）的简称，代表的是能够在游戏前中期打钱发育并在游戏后期带领队伍力挽狂澜的角色。现在C位一词逐渐扩大到了娱乐圈乃至我们的生活中，在社交、表演、比赛以及各种日常活动场景中，只要当某一个人在人群中处于中心位置，即最重要的人，大家便称呼他是C位（Center位）。
本次分享中，我们介绍一下近期的工作，分别以缓解上述三个问题为出发点，提出的三种方法：
2019年11月20日，第二期AI Time PhD在冬日寒冷的北京擦出了学术的火花。现场来自各大高校的学子与嘉宾一同认真聆听、仔细记录、热烈讨论。
这样的标准还远远不够智能。估计十个人里至少有九个不敢把自动筛选出来的所有人都“处理”掉。微信也清楚，所以把结果抛给你，让你以人工方式对结果做出甄别。
大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中，互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域：实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构，更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模，并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高，比如说在转账的时候，我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险，要求响应速度非常的高，才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者，“但在
从摘要可以看到这篇文章主要内容为：获取中药化学成分与成分作用靶点→疾病作用靶点→构建中药与疾病网络→GO和KEGG富集分析→解析中药作用机制。
关于【数据分析小组】的事宜请见文末。 最近在撸复杂网络，刚刚入门，把总结的一些信息跟大家分享一下： 一、什么是复杂网络 复杂网络就是比较复杂的网络（-_-!!），比如人际关系网： （我也不知道什么电
Luca Rossi 等人最早讨论了多层网络的可视化策略，他们认为虽然有部分学者逐渐集中到多层网络的研究分析上来，但目前还没有针对这一内容提出专业的可视化方法，而解决当前问题的方案只能依靠传统的方法。
进行这十三个人物在整本书的出场率统计还是比较简单的，我们只需要在分词结束和统计相关人物出现的频率。值得注意的是，有两个因素可以影响最后的统计准确性：
大概是因为我在知乎的“Obsidian”话题下表现得比较活跃，意外地收到了一个官方邀请，试用“类脑式”知识管理工具Lattics。
第一步，以一个给定的明星 uid 为起点，爬取它的关注，接着爬关注的关注...从形式上看是一个递归的网络，所以设计了一个递归的爬虫，可以指定抓取指定的层数，断网或其他出错可以从上次爬到的地方继续；一般来说 3 层就非常多，以一个明星关注 100 个明星为例，第一层只有起点明星，第二层有 100 个明星，第三层就有 10000 个明星了，我使用杨幂的 uid 为起点，抓取 3 层网络，实测抓到了 2w+ 明星，20w+ 对明星关注关系，最后随机抽了 5000 条关注关系，2000 余明星。
接下来我们就开始今日的主题：自我学习，最少的样本去学习。听到这个，大家会想到剪枝、压缩神经网络。今天这个更加有趣，现在我们开始欣赏学术的盛宴！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
