计算社会学:系统应用篇
作者: 郭斌,梁韵基,於志文著16.70万字37人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (192章)
倒序
正文
001 .4.2 动态主题模型002 .4.3 标签潜在狄利克雷分配模型003 文本主题模型-小结004 文本主题模型-习题005 文本主题模型-参考文献006 情感分析007 情感分析-8.1 情感分析的基本概念008 .1.1 情感分析定义009 .1.2 情感分析任务010 情感分析-8.2 词语级情感分析011 .2.1 人工构建情感词典012 .2.2 自动化构建情感词典013 情感分析-8.3 句子/文档级的情感分析014 .3.1 基于词典的情感分类015 .3.2 基于传统机器学习的情感分类016 .3.3 基于深度学习的情感分类017 .3.4 基于迁移学习的情感分类018 情感分析-8.4 方面级情感分析019 .4.1 方面实体情感分析020 .4.2 方面类别情感分析021 情感分析-8.5 情感分析发展趋势022 情感分析-小结023 情感分析-习题024 情感分析-参考文献(1)025 情感分析-参考文献(2)026 情感分析-参考文献(3)027 情感分析-参考文献(4)028 用户画像029 用户画像-9.1 用户画像方法030 .1.1 人口统计信息挖掘031 .1.2 用户个性挖掘032 .1.3 用户兴趣挖掘033 .1.4 用户行为挖掘034 .1.5 用户画像流程035 用户画像-9.2 基于文本数据的用户画像036 .2.1 基于主题模型的用户画像037 .2.2 基于情感分析的用户画像038 .2.3 基于神经网络的用户画像039 .2.4 基于知识图谱的用户画像040 用户画像-9.3 多模态数据融合画像041 .3.1 多模态数据融合方法042 .3.2 单任务多模态数据融合画像043 .3.3 多任务多模态数据融合画像044 用户画像-9.4 发展趋势045 用户画像-小结046 用户画像-习题047 用户画像-参考文献(1)048 用户画像-参考文献(2)049 用户画像-参考文献(3)050 智能推荐051 智能推荐-10.1 推荐系统概述052 智能推荐-10.2 协同过滤053 .2.1 基于用户的协同过滤054 .2.2 基于项目的协同过滤055 .2.3 基于模型的协同过滤056 智能推荐-10.3 基于内容的推荐057 .3.1 基于内容相似性的推荐算法058 .3.2 基于FM的内容推荐059 智能推荐-10.4 基于深度学习的推荐060 .4.1 Wide&Deep061 .4.2 DeepFM062 .5.1 基于情境感知的推荐定义063 .5.2 基于情境感知的推荐方法064 智能推荐-10.6 基于图神经网络的推荐065 .6.1 预训练模型066 .6.2 端到端模型067 智能推荐-10.7 评估068 .7.1 评测方法069 .7.2 评估指标070 智能推荐-10.8 未来的发展方向071 智能推荐-小结071 智能推荐-小结072 智能推荐-习题072 智能推荐-习题073 智能推荐-参考文献(1)073 智能推荐-参考文献(1)074 智能推荐-参考文献(2)074 智能推荐-参考文献(2)075 智能推荐-参考文献(3)075 智能推荐-参考文献(3)076 假消息传播076 假消息传播077 假消息传播-11.1 假消息的定义077 假消息传播-11.1 假消息的定义078 .1.1 假消息的研究背景078 .1.1 假消息的研究背景079 .1.2 假消息的分类及定义079 .1.2 假消息的分类及定义080 .1.3 假消息在线检测工具080 .1.3 假消息在线检测工具081 假消息传播-11.2 假消息的认知机理081 假消息传播-11.2 假消息的认知机理082 .2.1 假消息的认知理论082 .2.1 假消息的认知理论083 .2.2 假消息的统计特征083 .2.2 假消息的统计特征084 假消息传播-11.3 多模态假消息检测方法084 假消息传播-11.3 多模态假消息检测方法085 .3.1 基于底层特征的检测方法085 .3.1 基于底层特征的检测方法086 .3.2 基于高层特征的检测方法086 .3.2 基于高层特征的检测方法087 假消息传播-11.4 群智融合假消息检测087 假消息传播-11.4 群智融合假消息检测088 .4.1 群体智能088 .4.1 群体智能089 .4.2 隐式群智检测方法(1)089 .4.2 隐式群智检测方法(1)090 .4.2 隐式群智检测方法(2)090 .4.2 隐式群智检测方法(2)091 .4.3 显式群智检测方法091 .4.3 显式群智检测方法092 假消息传播-11.5 可解释假消息检测092 假消息传播-11.5 可解释假消息检测093 .5.1 基于概率图的可解释检测093 .5.1 基于概率图的可解释检测094 .5.2 基于深度学习的可解释检测094 .5.2 基于深度学习的可解释检测095 假消息传播-小结095 假消息传播-小结096 假消息传播-习题096 假消息传播-习题097 假消息传播-参考文献(1)097 假消息传播-参考文献(1)098 假消息传播-参考文献(2)098 假消息传播-参考文献(2)099 假消息传播-参考文献(3)099 假消息传播-参考文献(3)100 假消息传播-参考文献(4)100 假消息传播-参考文献(4)101 虚拟机器人101 虚拟机器人102 虚拟机器人-12.1 虚拟机器人概述102 虚拟机器人-12.1 虚拟机器人概述103 .1.1 虚拟机器人定义103 .1.1 虚拟机器人定义104 .1.2 虚拟机器人典型案例104 .1.2 虚拟机器人典型案例105 虚拟机器人-12.2 虚拟形象塑造105 虚拟机器人-12.2 虚拟形象塑造106 .2.1 虚拟形象塑造定义和分析106 .2.1 虚拟形象塑造定义和分析107 .2.2 虚拟形象生成107 .2.2 虚拟形象生成108 .2.3 虚拟表情变换108 .2.3 虚拟表情变换109 .2.4 虚拟服饰变换109 .2.4 虚拟服饰变换110 虚拟机器人-12.3 知识增强对话生成110 虚拟机器人-12.3 知识增强对话生成111 .3.1 问题背景与定义111 .3.1 问题背景与定义112 .3.2 非结构化知识增强的对话生成112 .3.2 非结构化知识增强的对话生成113 .3.3 结构化知识增强的对话生成113 .3.3 结构化知识增强的对话生成114 虚拟机器人-12.4 个性化对话生成114 虚拟机器人-12.4 个性化对话生成115 .4.1 问题背景与定义115 .4.1 问题背景与定义116 .4.2 基于用户嵌入编码的方法116 .4.2 基于用户嵌入编码的方法117 .4.3 基于迁移学习与元学习的方法117 .4.3 基于迁移学习与元学习的方法118 .4.4 基于变分自编码器网络的方法118 .4.4 基于变分自编码器网络的方法119 虚拟机器人-12.5 多模态知识问答119 虚拟机器人-12.5 多模态知识问答120 .5.1 视觉问答120 .5.1 视觉问答121 .5.2 知识问答121 .5.2 知识问答122 .6.1 应用背景122 .6.1 应用背景123 .6.2 系统框架123 .6.2 系统框架124 .6.3 应用场景124 .6.3 应用场景125 .6.4 系统展示125 .6.4 系统展示126 虚拟机器人-小结126 虚拟机器人-小结127 虚拟机器人-习题127 虚拟机器人-习题128 虚拟机器人-参考文献(1)128 虚拟机器人-参考文献(1)129 虚拟机器人-参考文献(2)129 虚拟机器人-参考文献(2)130 虚拟机器人-参考文献(3)130 虚拟机器人-参考文献(3)131 虚拟机器人-参考文献(4)131 虚拟机器人-参考文献(4)
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