分類(lèi): 知道 常識(shí)詞典 編輯 : 常識(shí) 發(fā)布 : 07-14

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Jure Leskovec 的 Supervised Random Walks 是一篇關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的好-嗎？這篇-的全名是 Supervised Random Walks: Predicting and Recommending Links in Social Networks ， 是 Jure Leskovec 和來(lái)自 Facebook 的 Lars Backstorm 共同署名的?？梢栽谶@里下載-的 pdf 版本： cs.stanford.edu/people...5 個(gè)答案

答案 1：

從實(shí)用角度看，其它解答里提到的效率問(wèn)題的確是個(gè)致命缺陷（當(dāng)然，在有些特定領(lǐng)域也不是毫無(wú)實(shí)用價(jià)值的）。從學(xué)術(shù)研究角度看，我覺(jué)得文中給出的方法由朱曉進(jìn)（infor-tik.uni-trier.de/...~ley/db/indices/a-tree/z/Z-u:Xiaojin）在2002-2005間某些工作很容易想到，在技術(shù)的進(jìn)化過(guò)程中主要是增加了多樣性而不是提高了先進(jìn)性。最后，-()和f_w()函數(shù)在第五節(jié)里定義了。

答案 2：

Generally I don"t t-ink t-is is a very useful -. First, t-e algorit-m is not very efficient, especially for large scale applications. It needs random walk during eac- iteration of training, w-ic- is very expensive. Second, its perfor-nce (AUC=0.7) compared to a untrained random walk model (AUC=0.6) is not significantly different from t-e users" perspective. Lastly, some tec-nical details are not clearly defined like -(), f_w(), etc.

答案 3：

這篇文章還是蠻有趣的，把隨機(jī)游走這一類(lèi)的算法納入到了監(jiān)督學(xué)習(xí)的框架中，提供了一個(gè)一致的解決方案。只要能拿到實(shí)際數(shù)據(jù)，估計(jì)未來(lái)一兩年內(nèi)會(huì)有不少人走這個(gè)方向，因?yàn)橐环矫媸莻€(gè)自洽的體系，另一方面有些理論推導(dǎo)，還有不少可調(diào)整的地方，學(xué)界是比較喜歡這類(lèi)東西的。樓上這位仁兄說(shuō)的都在理，在實(shí)際應(yīng)用中這個(gè)算法的確會(huì)遇到比較大的挑戰(zhàn)，并且效果也提高有限，至于如何用這篇文章提供的思路和解決方案，需要根據(jù)不同的目的和應(yīng)用場(chǎng)景吧。

答案 4：

根據(jù)文中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，SRW的結(jié)果比LR的沒(méi)好多少。所以，我認(rèn)為SRW方法的實(shí)際價(jià)值有限。

答案 5：

隨機(jī)走是圖核里面的模型嗎，在社交網(wǎng)絡(luò)上好像應(yīng)用很大，有一篇介紹社交圖譜的報(bào)告，歡迎索取。。。

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