Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
A generative probabilistic framework for analyzing regional communities in social networks

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Understanding how communities evolve over time have become a hot topic in the field of social network analysis due to the wide range of its applications. In this context, several approaches have been introduced to capture changes in the community members. Our claim is that a community is characterized by not only the identity of users but complex features such as the topics of interest, and the regional and geographic characteristics. | A generative probabilistic framework for analyzing regional communities in social networks

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Online imposition aware aggregation with generative data flow model

Generative learning methods for bags of features

Báo cáo khoa học: "The "Spectrum" of Weak Generative Powers of Grammars"

Báo cáo khoa học: "A probabilistic generative model for an intermediate constituency-dependency representation"

Báo cáo khoa học: "A Generative Entity-Mention Model for Linking Entities with Knowledge Base"

Báo cáo khoa học: "A Generative Blog Post Retrieval Model that Uses Query Expansion based on External Collections"

Báo cáo khoa học: "A Single Generative Model for Joint Morphological Segmentation and Syntactic Parsing"

Báo cáo khoa học: "Dictionary Definitions based Homograph Identification using a Generative Hierarchical Model"

Báo cáo khoa học: "Coordinate Noun Phrase Disambiguation in a Generative Parsing Model"

Báo cáo khoa học: "Parsing with generative models of predicate-argument structure"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.