广度学习研究进展:基于情报学的视角

黄炜; 童青云; 李岳峰

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[目的/意义]总结了基于在线社交媒体数据的广度学习工作研究进展,从情报学的视角分析了广度学习的应用展望及未来发展趋势.[方法/过程]利用文献统计分析方法,重点分析了广度学习技术在网络嵌入、链路预测、社区检测等在线社交网络分析领域的应用现状.[结果/结论]广度学习可以将多个不同种类的大型异构数据源融合在一起,设计并使用一套统一的分析方法来跨越这些融合的数据源执行协同数据挖掘任务.广度学习在异构社交网络分析中的这些成功应用为其在情报学领域中的研究奠定了理论基础和技术支持,将会有更广泛更深远的研究成果出现.

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来源
《情报理论与实践》 |2020年第4期|177-185|共9页
作者
黄炜; 童青云; 李岳峰;
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作者单位

湖北工业大学经济与管理学院湖北武汉430064;

湖北工业大学经济与管理学院湖北武汉430064;

湖北工业大学经济与管理学院湖北武汉430064;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
深度学习; 迁移学习; 广度学习; 异构社交网络; 情报挖掘;

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