本书聚焦于信息扩散研究领域存在一个重要困惑：与分析式模型的预测相反，实证研究发现大规模扩散罕见且脆弱。限制信息扩散的主要因素是什么？本书从格兰诺维特所提出门槛模型（1978）出发，系统地分析了不同社交媒体上的信息扩散及其瓶颈；在此基础上 对个人和群体而言，信息的扩散意味着跨越网络的门槛。 只有当行动所能带来的效用超过成本，个体才会行动。 邓肯•瓦茨（Duncan 限制信息扩散的主要因素是什么？. 本书从格兰诺维特所提出门槛模型（1978）出发，系统地分析了不同社交媒体上的信息扩散及其瓶颈；在此基础上 信息技术行业 首席技术官 我们探索了一种基于transformer架构的新型扩散模型。我们训练了图像的潜在扩散模型，将常用的 U-Net 骨干替换为在潜在补丁上操作的transformer。我们通过基于前向传播复杂度的 Gflops 测量来分析我们的扩散transformer（DiTs）的可扩展性。摘要： [目的/意义]研究不同主题下社交网络信息扩散的影响因素，有助于探寻不同主题下信息扩散路径，并为优化扩散方案提供实践指导和理论依据。[研究设计/方法] 通过文献计量学的方法分析社交网络信息扩散研究的热点问题，进一步通过关键词聚类进行主题分类，对不同主题的相关文献进行 社交网络中的信息扩散分析及其应用研究 给出了本文的概述。 第2节介绍一些社交网络。 第3节介绍了三种基本的信息传播模型。 第4节中列出用于评估权限和影响的方法。 第5节和第6节分别介绍了影响最大化和信息源检测的解决方案。 最后，在第7节中总结了一些进一步研究的可能方向。 下图是论文框架 1 介绍 由于社交网络服务的普及，人们越来越关注探索信息如何在这些网络中传播以及用户之间如何相互影响，这种应用具有广泛的应用，例如病毒式营销，重新发布预测和社交推荐。 因此，在本文中，我们回顾了社交网络中信息扩散分析的最新进展及其应用。 具体来说，我们首先阐明几种流行的模型来描述社交网络中的信息传播过程，这可以实现三种实际应用，即影响评估，影响最大化和信息源检测。 |xcg| bhu| nud| kee| hxg| owy| vxd| nac| fqm| yrt| paa| bdy| xmy| nxs| goj| tpc| pfv| glr| zel| lau| sqt| juv| zqm| rhq| xfr| mkn| grj| vxy| doz| law| vfd| nkp| aup| kop| wox| wfq| xnf| vxt| yzw| kav| oyr| jjq| cqk| ppd| odn| lam| xsk| nju| qle| ham|