最新研究动态类文章应该怎么写

最后更新 : 2020.11.23  

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若何写论文生长动态剖析_若何写国内外研究动态_论文结论通用模子

作者:纸网泉源:纸网

2020-05-28

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结业论文开题讲述“国内外生长现状及研究动态”怎么写?

首先确定研究偏向,也就是结业问题。其次,要写“国内外生长现状和研究动态”。要查阅大量文件。与研究偏向相关的文献可以在中国知识网等网站上检索,在一样平常学校网上也可以检索。同时可以去图书馆看看有没有相关的书籍。英语好的话可以去外洋专业数据库,好比美国。

结业论文开题若何写语言生长研究动态.

二、前人在这方面的研究功效,存在的问题,现在国内外的研究动态,以及自己的看法。现有的研究方面有哪些,哪些论文.第一章写了什么,第二章写了什么.五、现在事情希望情形,

论文的“对照剖析”怎么写

对照剖析是自然科学、社会和一样平常生涯中常用的剖析方式之一。对照剖析试图通过对照事物的异同来区分事物,从而到达对万物的深刻明白,从而掌握万物。在观察数据的理论剖析中,当需要对照两个或两个以上事物或工具之间的异同以到达对某事物的明白时,一样平常接纳对照剖析.

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论文可行性剖析怎么写

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论文问题是旅游图书生长趋势剖析。方案论证剖析怎么写

一篇论文的著作权是自愿挂号的,无论该论文是否挂号,作者或者其他著作权人依法取得的著作权不受影响。我国执行作品自愿挂号制度的目的是为了维护作者或者其他著作权人和作品使用者的合法权益,辅助解决因著作权归属引起的著作权纠纷,为解决著作权纠纷提供开端证据。(1)正文后的参考文献不编号,只在正文末尾编号.

提问:论文的“问题剖析”部门怎么写?

4w1h法,若何,实际上是职员时间上的地面物体。任何问题都可以从这五个方面来剖析,找出问题的依据。PDCA循环的看法最早是由美国质量管理专家戴明提出的,因此也被称为“pdsa”。PDCA的四个英文字母及其在PDCA循环中的寄义如下:1 .p(Plan)——设计,确定目的和目的,确定流动设计;2.

市场营销专业市场营销计谋剖析的论文提要怎么写?

营销计谋纲领从以下几个方面编写:1。市场职位;形貌市场的历史、生长轨迹和未来偏向;2.市场剖析;凭据现在的市场情形,剖析有哪些有用可行的操作方式;3.产物定位;凭据市场需求,设计并组合顺应市场的产物和价钱;4.战略应用;凭据上述情形重组或调整公司的生产、广告和推广.

结业论文实验可行性剖析怎么写

手艺可行性剖析、经济社会效益剖析、执法可行性剖析、开发方案的选择性和开发历程研究

我最新研究动态类文章应该怎么写的论文问题是剖析影响旅游业生长的因素,然则不知道怎么写提要。谁能帮我.

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论文中提到的生长现状怎么写可以举个例子吗

可以举例!然则你最好形貌一下你自己!以免造成过分剽窃!纸写法=纸网没有免费的。与其花人民币,不如自己写论文。万一作弊,就不算了。写论文一个简朴的方式就是先确定自己的问题,然后在网上找几篇类似的文章通读,这样对这方面有个也许的领会!凭据论文的花样,

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图1:社交网络中社区发现的一个例子。凭据个体之间的亲密度,将网络分为两个社区,即三节点社区C_1和四节点社区C_2。

传统的社区发现方式大多是基于统计推理和机械学习开发的。

例如,在统计学领域异常有代表性的社区发现方式“随机块模子”(SBM)被普遍用于形貌社区是若何形成的。然而,在处置庞大数据和社交场景时,这些传统方式面临许多问题。此外,在机械学习领域,社区事情的发现往往被视为一个图上的聚类问题。Ng等人行使特征向量(如毗邻矩阵、矩阵)实现了将节点划分为社团的谱聚类方式。然而,这种方式在希罕网络上的性能很差。

同时,预设社区数目的要求稀奇限制了依赖统计推断的模子的研究和开发。在网络剖析领域,传统的方式没有思量节点的属性,这些属性形貌了厚实的特征信息。此外,由于盘算庞大性高,动态方式难以应用于大规模网络。总之,处置由图形及其属性、大规模网络和动态环境形成的高维数据,需要更壮大的手艺,才气兼顾高性能和盘算速度。

深度学习使盘算模子能够学习具有多级抽象的数据示意。许多盘算模子和算法需要研究网络结构形式的数据示意。深度学习手艺在学习非线性特征方面具有很大的优势。这在盘算机视觉和自然语言处置等领域取得了普遍的乐成,在这些领域,数据有着内在的联系。在网络剖析领域,深度学习可以通过多层深度神经网络有用降低数据的维数,从而完成社区发现、节点分类、链接展望等义务。

本文主要研究深度学习在社区发现义务中应用的新趋势。本次审查的孝敬如下:

(1)剖析了深度学习应用于社区发现的优势。

(2)从手艺角度,对最前沿的研究举行总结和分类;

(3)讨论了剩余的挑战,并指出了未来事情的远景。

据《AI科技谈论》报道,本次综述也是深度学习在社区发现中应用的首次周全综述,对研究职员和手艺专家领会深度学习和社交网络的生长趋势有很大辅助。

图2:社区发现的深度学习:希望、挑战和时机。

二、什么是社区发现?

简朴来说,社区发现就是从网络g中发现社区c。

这里所说的网络是一种特殊的图形,它抽象了现实天下系统(如互联网、学术互助网络和社会团体)中的庞大关系。这里网络的看法主要强调它的拓扑结构。

界说1(网络G)

在图论的基础上,加权网络可以刻画为G=(V,e,w),非加权网络可以刻画为G=(V,e),其中V和e划分示意节点的群集和边的群集,w示意e对应的权重,每条边用权重形貌毗邻强度或容量。我们可以把一个未授权图的W作为1,从g中去掉。

子图GG是图的划分,保留了原有的网络结构。凭据预界说的规则划分子图。凭据差别的规则可以获得差别形式的子图。社区是代表真实社会现象的子图。即组内有一组关系密切的工具。这里我们遵照由。

界说2(社区C)

社区是网络中一组相互毗邻的子图。社区中的节点毗邻麋集,而差别社区中的节点毗邻希罕。凭据将节点聚类成差别组的网络划分方式,给出了一个社区C_i,获得了C={C_1,C_2,C_k},其中k示意可以从原网络划分的社区数。群集到社区C_i中的节点V知足社区中每个节点的内部度大于其外部度。

第三,为什么要用深度学习举行社区发现?

与其他机械学习方式相比,深度学习的显著优势在于它可以将高维数据编码成新的特征示意。许多深度学习方式可以通过使用以图结构形式组织的数据来表征节点之间的毗邻,从而学习节点、邻域和子图的模式。在大多数现实场景中,数据缺乏节点标签信息和关于社区的先验信息,深度学习在无监视学习义务中显示出优势。除了简朴地使用网络拓扑来发现社区,一些方式还将语义形貌作为数据中的节点属性来研究。在传统的社区发现方式中,这些方式主要基于毗邻矩阵和节点属性矩阵。然而,深度学习可以确立更有用的节点属性和社区结构示意。

因此,深度学习填补了传统社区发现方式的要害缺陷。为了实现这一目的,近年来的事情指出了一些有远景的研究偏向:将深度学习模子应用于社区发现,并基于社区特征修改深度学习模子。将深度学习应用于社区发现的远景可以表述为:

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(1)通过深度学习模子提高传统社区发现方式的性能;

(2)从特征维度引入更多对深度学习异常主要的信息;

(3)从网络实体的拓扑和属性出发,同时提高了模子的学习性能和鲁棒性;

(4)现在可以从庞大的相关结构中更好地检测大规模网络。

第四,基于深度学习的社区发现

为了总结近年来深度学习应用于社区发现的研究希望,人们从手艺角度总结了现有的方式。详细来说,他们首先对有影响的社区发现深度学习方式举行了分类。在每个种别中,他们概述了框架、模子和算法的手艺孝敬。

为了研究近年来应用于社区发现的深度学习方式,图2形貌了相关深度学习方式的详细分类,并响应地附上了总结的挑战。这

章将从基于深度神经网络、基于深度图嵌入、以及基于图神经网络的社区发现方式三个方面睁开叙述。

4.1基于深度神经网络的社区发现

深度神经网络在对庞大的关系举行建模和发现的义务中具有自然的优势。思量到现有的深度神经网络模子在社区发现领域的流形水平,作者选取了基于卷积神经网络(CNN)、基于自编码器、基于天生匹敌网络(GAN)的社区发现方式举行调研。

基于CNN的社区发现

CNN的要害组件包罗卷积操作和对卷积层效果的最大池化操作。卷积操作行使卷积核降低盘算开销。随后,最大池化操作被用于特征提取,这保证了CNN的鲁棒性。

得益于CNN的生长,Xin等人设计了一种用于社区发现的新型CNN,并提出了一种用于拓扑结构不完整的网络的有监视算法。由于社区发现被普遍看做一种无监视聚类义务,科研职员对基于无监视CNN的社区发现举行了研究。人们研发出了在CNN框架下的系数矩阵卷积,从而专门举行对高度希罕的毗邻矩阵的表征。

基于自编码器的社区发现

栈式自编码器是一种深度学习模子,它在社区发现义务中表现出了壮大的性能,可以表征网络矩阵的非线性特征。研究者们发现自编码器和谱聚类在谱矩阵的低维近似方面有相似的框架,并受此启发将自编码器引入了社区发现领域。今后,Cao等人提出了一种将网络拓扑和节点属性相结合的栈式自编码器,它提升了深度神经网络隐层的泛化能力。为了进一步解决网络拓扑和节点属性之间的匹配问题,Cao等人通过引入一个控制这种匹配的折中的自顺应参数,研发了一种带有图正则化的自编码器方式。

着眼于网络拓扑,Xie等人提出在深度自编码器中对毗邻矩阵举行变换,从而有用地学到节点相似度。同时,和Rani提出的自编码器通过对随机游走序列建模学习节点的结构,他们通过优化社区结构的模块度对这种序列举行调优。

为了制止预设社团的数目,和Rani提出了一种层级栈式自编码器,他们找出种子节点,基于网络结构有用地将其它节点加入到社区中。今后,该领域的研究旨在自顺应地学习而不是预界说社区结构。等人提出的方式大大地提升了训练损失验证阶段的盘算效率。这种自动选择机制保证了模子基于社区尺度分配节点。

Xu等人将包罗具有正负号毗邻的网络成为有符号网络()。为了处置边上的有符号信息,Shen和提出了一种半监视的栈式自编码器,它可以重构毗邻矩阵,为进一步的深度学习网络嵌入的学习表征有符号网络。

基于天生匹敌网络(GAN)的社区发现

GAN包罗两种相互竞争的深度神经网络,因此它可以迅速调整训练精度。典型的GAN是以无监视方式运行的,它们天生与训练集中的数据具有相同统计特征的新数据。对于网络数据来说,GAN模子适用于无标签的数据集和序列化的网络划分。

Yang和Leskovec等人基于匹敌性机制,提出了社区隶属关系图模子(AGM)。AGM基于「节点-社区」成员隶属关系(nodemembership)的头脑对重叠的社区中的节点举行编码。每个社区都有一个单一的概率,使得社区结构可以在GAN中举行。Jia等人通过将这种模子与GAN相结合研发了一种新型的框架,它凭据具有中心项(即隶属图中的「节点-社区」成员隶属关系)举行社区发现。

4.2基于深度图嵌入的社区发现

深度图嵌入是一种将网络中的节点映射到一个低维向量空间中的手艺。它将尽可能多的结构信息保留到表征中。通过图嵌入,基于网络剖析的机械学习义务(例如链接展望、节点分类和节点聚类)可以行使表征的潜在特征,这样节省了主要由网络搜索引起的盘算开销。对于社区发现义务来说,基于节点表征的图嵌入的输出支持聚类的义务(例如通过k-means聚类)。

基于深度非负矩阵剖析的社区发现

非负矩阵剖析(NMF)是一类将矩阵剖析为两个矩阵的算法,它具有如下性子:三个矩阵都没有负的特征值。NMF自动地对输入数据的列举行聚类,通过训练阶段的误差函数,使原始矩阵和两个剖析出的矩阵之间的近似误差最小。

Ye等人提出了一种用于社区发现的深度NMF模子,其中深度学习架构可以促进NMF学习原始网络结构和社区结构之间的条理化映射。在某些情形下,社区发现的事情需要与对带有属性的内容的语义明白同时举行。为此,研究职员以一种带属性的图的形式表征网络,这种图同时包罗了网络结构和节点的属性。Li等人稀奇针对带属性图的社区发现义务提出了一种嵌入方式,它将带有属性的社区发现看做一个NMF优化问题。为了使算法收敛,他们设计了一套可盘算的迭代更新规则。

基于深度希罕滤波的社区发现

毗邻矩阵反映出了网络的希罕性。嵌入对输入的成对关系举行编码,从而制止在希罕矩阵上举行搜索。希罕滤波(SF)是一种有用的深度特征学习算法,它只用到了一个超参数,但可以处置高维输入。SF的要害模块是针对L2正则化后的特征的希罕性设计的简朴价值函数。对于网络(尤其是在大型网络中)的社区发现,Xie等人基于深度希罕滤波提出了一种高效的网络表征方式。他们通过一种无监视的深度学习算法划分网络,从而提取网络特征。

基于社区嵌入的社区发现

传统意义上,图嵌入重点关注单个的节点。Cavallari等人研究了另一种主要的、然则鲜有人探索过的图嵌入情形,他们重点关注对社区的嵌入。他们以为这种新的主要计谋有益于社区发现义务。详细而言,社区嵌入的目的是在低维空间中学习一种社区的节点漫衍。我们可以通过过渡性(transitional)的图嵌入方式使用这种新的节点漫衍,从而很好地保留网络结构,这反过来可以提升社区发现的性能。此外,Tu等人提出了一种新的图嵌入模子,它同时探测每个节点的社区漫衍,而且学习节点和社区的嵌入。

网络中的社区实际上反映了同一个社区中相似的看法、行为等高阶近似信息。Zhang等人提出了一种保留社区信息的社交网络嵌入方式来学习网络表征。他们提出的这种方式在社区检测义务中体现出了性能的优越性。

4.3基于图神经网络的社区发现

近年来,图神经网络(GNN)的迅猛生长表明晰图挖掘和深度学习手艺融合的趋势。基于GNN的社区发现被用于行使图神经网络对网络上的庞大关系举行建模,并捕捉这种关系。例如,Chen等人提出的有监视社区发现GNN引入了一种非回溯的运算符,来界说边的毗邻性。这种方式可以提升学习性能。对于GNN来说,运算符的选择异常利便。

图卷积网络(GCN)是基于CNN研发的,它继续了快速学习的能力。面临图输入数据,GCN展现出了异常好的性能。GCN带来的伟大提升在于整合了思量网络中实体概率漫衍的概率模子。例如,Jin等人通过马尔科夫随机场解决了包罗语义信息的带属性网络中的半监视社区发现问题。Shchur和Gunnemann将「伯努利-泊松」概率模子整合到GCN中,用于重叠社区发现问题。通过这种方式,卷积层可以识别庞大的网络模式。

五、挑战和时机

近年来(尤其是近5年来),用于社区发现的深度学习手艺迅速生长。由于对现实天下具有重大的影响,这一领域连续受到研究职员的关注。只管取得了令人欣喜的功效,在将深度学习应用于社区发现的领域中,仍然有一些挑战有待被更好地解决。下面,本文将总结这些挑战和时机。

挑战1:社区数未知

长久以来,由于社区数未知而引发的挑战始终没有获得很好的解决。在机械学习领域中,社区发现经常被示意为一种无监视聚类义务。总现实天下的网络中提取出的研究数据大多是没有标签的。因此,我们很难获取有关社区数的先验知识。此外,大多数现有的深度学习社区发现方式(尤其是深度图嵌入),通过评估潜在特征空间中的节点相似度获取分类节点。然而,在后续的聚类算法中,聚类的目的数目仍然需要被事先界说。

时机:对于这一挑战,一个直接的解决方案是通过剖析网络拓扑确定社区的数目,并将其整合到深度学习模子中。Bhatia和Rani等人遵照这一头脑,接纳基于随机游走的定制化PageRank算法,通过将图重构到一种线性的形式举行社区发现,并通过模块化的优化方式来应用调优。然则这些方式并不能保证网络中的每个节点可以被分配到特定的社区中。因此,我们需要为社区发现义务涉及新的模子,从而制止在分配社区的历程中遗漏某些节点。

挑战2:网络条理

网络条理反映了分层的网络结构,它将位于自力的层上的多个群组毗邻了起来,从而形成一个加倍庞大的网络。而每一层都专注于特定的功效。对于多层网络,用于社区发现的深度学习手艺必须实现对于两种条理上的表征的提取。而且他们将面临多层网络固有的挑战,这包罗差别的关系类型以及差别层中差别的希罕水平。

时机:为了区分差别种类的毗邻,Song和Thiagarajan提出了一种具有特殊子图设计的多层DeepWalk模子,从而保留了条理化的结构。然则他们并没有同时优化可以用于所有层的公用表征以及保留了特定层网络结构的局部表征。他们的目的是行使差别层之间的依赖,而实际上这种依赖关系经常被损坏。此外,对于新的设计来说,还应该思量与层数增添有关的可伸缩性问题。因此,在研发用于具有网络条理的社区发现的深度学习方式的问题上,我们另有很长的路要走。

挑战3:网络异质性

网络的异质性指的是网络中实体类型的显著差异,而林林总总的节点群集和它们之间庞大的联系形成了异质网络。因此,我们应该通过差别于同质网络的方式研究异质网络中的社区发现。在应用和研发深度学习模子和算法时,应该解决异质网络实体上的概率漫衍的差异。

时机:大多数之前的深度学习方式并不是基于网络异质性研发的。Change等人设计了一种非线性嵌入函数,它被用于捕捉异质组件之间的交互。因此,未来在异质网络上至少存在两个方面的研究时机:(1)异质网络表征的深度图嵌入学习模子以及相关的支持算法;(2)接纳新型训练历程的特定深度学习模子,旨在学习隐藏层中的异构图属性。

挑战4:边上带符号的信息

许多现实天下中的网络具有边上的符号信息(即正关系或负关系)。在有符号网络的环境下,用于社区发现的深度学习方式面临的挑战是:通过差别的符号信息示意的节点之间的联系应该以差别的方式看待。

时机:一种可能的解决方案是,通过设计一种随机游走历程引入正关系边和负关系边。Hu等人遵照这一思绪,基于词嵌入手艺研发了一种希罕图嵌入模子。然则,他们的方式在一些小型的真实天下中的有符号网络中的性能要差于作为对比基线的谱方式。另一种的可能的解决方案是重修一个有符号网络的毗邻矩阵表征。然而,这又面临着另外一个问题:现实天下中的绝大部门毗邻毗邻是正关系。Shen和Chung施加了更大的责罚,使他们的栈式自编码器模子加倍关注重修稀缺的负边而不是厚实的正边。然而,在大多数情形下,我们并不能获取关于大量节点的社区分配信息。因此,在有符号网络中,社区发现的高效的无监视方式仍然有待探索。

挑战5:社区嵌入

社区嵌

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