توضیحات
A dynamic network is frequently encountered in various real industrial applications, such as the Internet of Things. It is composed of numerous nodes and large-scale dynamic real-time interactions among them, where each node indicates a specified entity, each directed link indicates a real-time interaction, and the strength of an interaction can be quantified as the weight of a link. As the involved nodes increase drastically, it becomes impossible to observe their full interactions at each time slot, making a resultant dynamic network High Dimensional and Incomplete (HDI). An HDI dynamic network with directed and weighted links, despite its HDI nature, contains rich knowledge regarding involved nodes various behavior patterns. Therefore, it is essential to study how to build efficient and effective representation learning models for acquiring useful knowledge.
In this book, we first model a dynamic network into an HDI tensor and present the basic latent factorization of tensors (LFT) model. Then, we propose four representative LFT-based network representation methods. The first method integrates the short-time bias, long-time bias and preprocessing bias to precisely represent the volatility of network data. The second method utilizes a proportion-al-integral-derivative controller to construct an adjusted instance error to achieve a higher convergence rate. The third method considers the non-negativity of fluctuating network data by constraining latent features to be non-negative and incorporating the extended linear bias. The fourth method adopts an alternating direction method of multipliers framework to build a learning model for implementing representation to dynamic networks with high preciseness and efficiency.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
شبکه پویا اغلب در کاربردهای صنعتی مختلف، مانند اینترنت اشیا، دیده می شود. از گره های متعدد و تعاملات زمان واقعی پویا در مقیاس بزرگ بین آنها تشکیل شده است، که در آن هر گره یک موجودیت مشخص را نشان می دهد، هر پیوند هدایت شده نشان دهنده یک تعامل بلادرنگ است، و قدرت یک تعامل را می توان به عنوان وزن یک برهمکنش تعیین کرد. ارتباط دادن. همانطور که گره های درگیر به شدت افزایش می یابند، مشاهده تعاملات کامل آنها در هر شکاف زمانی غیرممکن می شود، و یک شبکه پویا حاصل از ابعاد بالا و ناقص (HDI) می شود. یک شبکه پویا HDI با پیوندهای هدایت شده و وزن دار، علی رغم ماهیت HDI آن، حاوی دانش غنی در مورد الگوهای رفتاری مختلف گره های درگیر است. بنابراین، مطالعه چگونگی ساخت مدلهای یادگیری بازنمایی کارآمد و مؤثر برای کسب دانش مفید ضروری است.
در این کتاب، ابتدا یک شبکه پویا را به یک تانسور HDI مدلسازی میکنیم و مدل فاکتورسازی پنهان اولیه تانسورها (LFT) ارائه میکند. سپس، ما چهار روش نمایندگی شبکه مبتنی بر LFT را پیشنهاد میکنیم. روش اول بایاس کوتاه مدت، بایاس طولانی مدت و بایاس پیش پردازش را ادغام می کند تا دقیقاً نوسانات داده های شبکه را نشان دهد. روش دوم از یک کنترل کننده مشتق نسبت-ال-انتگرال برای ایجاد یک خطای نمونه تنظیم شده برای دستیابی به نرخ همگرایی بالاتر استفاده می کند. روش سوم، غیر منفی بودن دادههای شبکه نوسانی را با محدود کردن ویژگیهای نهفته غیرمنفی و ترکیب بایاس خطی توسعهیافته در نظر میگیرد. روش چهارم از یک روش جهت متناوب چارچوب ضربکنندهها برای ایجاد یک مدل یادگیری برای پیادهسازی نمایش در شبکههای پویا با دقت و کارایی بالا استفاده میکند.
tag : دانلود کتاب نمایش شبکه پویا بر اساس فاکتورسازی پنهان تانسورها , Download نمایش شبکه پویا بر اساس فاکتورسازی پنهان تانسورها , دانلود نمایش شبکه پویا بر اساس فاکتورسازی پنهان تانسورها , Download Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors Book , نمایش شبکه پویا بر اساس فاکتورسازی پنهان تانسورها دانلود , buy نمایش شبکه پویا بر اساس فاکتورسازی پنهان تانسورها , خرید کتاب نمایش شبکه پویا بر اساس فاکتورسازی پنهان تانسورها , دانلود کتاب Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors , کتاب Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors , دانلود Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors , خرید Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors , خرید کتاب Dynamic Network Representation Based on Latent Factorization of Tensors ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.