روش‌های یادگیری بازنمایی شبکه اطلاعات پیچیده در مقیاس بزرگ

نظرسنجی در مورد "بررسی روش‌های یادگیری بازنمایی شبکه اطلاعات پیچیده در مقیاس بزرگ" تکنیک‌ها و روش‌های مختلفی را برای بازنمایی شبکه‌های اطلاعاتی پیچیده با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بررسی می‌کند.

مروری بر یادگیری بازنمایی شبکه

تعریف: هدف یادگیری بازنمایی شبکه، تعبیه رئوس شبکه در یک فضای برداری با ابعاد پایین و حفظ توپولوژی، ویژگی‌های ساختاری و روابط درون شبکه است. این امر تجزیه و تحلیل و پردازش آسان‌تر شبکه‌های در مقیاس بزرگ را تسهیل می‌کند.

اهمیت: با افزایش اندازه و پیچیدگی شبکه‌های اطلاعاتی، روش‌های تحلیل سنتی از نظر محاسباتی گران یا غیرقابل حل می‌شوند. یادگیری بازنمایی با تبدیل ساختارهای پیچیده گراف به قالب‌های قابل مدیریت راه‌حلی را ارائه می‌دهد.

  

https://ieeexplore.ieee.org/document/10135535/authors#authors

مروری بر انتشار شایعات

عوامل روانشناختی، اجتماعی و فنی: این بررسی به بررسی این موضوع می‌پردازد که چگونه این عوامل در انتشار شایعات و تأثیر آنها بر شهرت، وحشت و تصمیم‌گیری در شبکه‌های اجتماعی نقش دارند [3] [4].

تعریف شایعه: شایعات به عنوان ادعاها یا اطلاعات تأیید نشده‌ای تعریف می‌شوند که به سرعت از طریق تعاملات اجتماعی، به ویژه در پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی پخش می‌شوند [4].

  

ساختار شبکه‌های اجتماعی از طریق تئوری تجزیه و برچسب‌گذاری گراف

مطالعه ساختار شبکه‌های اجتماعی از طریق تئوری تجزیه و برچسب‌گذاری گراف شامل روش‌های مختلفی با هدف درک پویایی جامعه، بهینه‌سازی انتقال اطلاعات و تحلیل روابط درون شبکه‌ها است.