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机译:网络结构和观察性学习:来自基于位置的社交网络的证据
W.P. Carey School of Business at Arizona State University;
McCombs School of Business at the University of Texas at Austin;
experience goods; location-based social network; matrix factorization; observational learning; social effect; social networks;
机译:POI推荐方法在基于位置的社交网络中使用深度学习
机译:在基于位置的社交网络上学习不断发展的用户的行为
机译:具有多粒序贯上下文的基于位置的社交网络的联合表示学习
机译:网络多样性和社会规范对社会结构的影响:来自在线社交网络的经验证据
机译:复杂系统中动态分层网络结构中的学习:学习在提高大型社交网络的弹性中的作用。
机译:基于位置的社交网络目标区域下有影响力的用户和地点的联合选择
机译:青少年和年轻人越来越多地使用社交网络作为交互和参与构建的手段 多个演讲。公司直接选择网络中的关注者并使用这些虚拟结构 接近他们的目标。本文的目的是使用经验和观察方法研究如何 在«Tuenti»建立«可口可乐»品牌形象,随后是公共部门的网络。除其他外, 我们将看到品牌及其追随者的参与程度,以及在投入和投入上引入的问题 通过什么样的格式。总之,我们注意到对自由言论品牌的兴趣让追随者 只是一个策略,«可口可乐»的实际条目是非常罕见的,但它们都有很高的效果,一种语言, 挑战用户如此指示激活和恢复他的演讲。而且,没有机制区分 信息,娱乐和广告之间,以及持续接触广告 不同形式的影响,使我们建议需要媒体教育来鼓励负责任的使用评论家 和年轻人的社交网络。