第384行: |
第384行: |
| {{Psychology}} | | {{Psychology}} |
| | | |
− | ==推荐阅读== | + | ==另见== |
− | 百科词条
| + | *[[WS小世界模型 Watts–Strogatz model]] |
| + | *[[小世界试验]] |
| + | *[[小世界网络]] |
| | | |
− | [[WS小世界模型 Watts–Strogatz model]]
| |
| | | |
− | [[小世界试验]] | + | ==编者推荐== |
| + | [[File:网络科学1.jpg|300px|thumb|right|[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]]] |
| + | ====[https://pattern.swarma.org/path?id=4 网络科学诞生记:发源、合流与分岔]==== |
| + | 1998 年的小世界网络模型和 1999 年偏好依附网络模型的提出引起了相关研究的急速膨胀,使网络科学中原本分离的理论与实际的两条分支,得以汇合。该文章介绍了网络科学的理论源流、应用源流、理论与应用的大合流以及网络科学的分叉和延展。 |
| | | |
− | [[小世界网络]]
| |
| | | |
| | | |
| + | ====[https://pattern.swarma.org/path?id=3 从网络科学的视角入门图网络之学习路径]==== |
| + | 图网络是一种结合机器学习和网络科学的前沿学科,它将传统的用于自然语言处理、图像处理、计算机视觉等领域中的神经网络、深度学习技术扩充到了一般的图上,使得这些技术可以处理类似于图、n维流形等更加一般而普适的非欧几里德几何对象,以及多关系网络、知识图谱、带属性的图结构等更加复杂的数据结构。 |
| | | |
− | de:Kleine-Welt-Phänomen
| |
| | | |
− | de:Kleine-Welt-Phänomen
| |
| | | |
− | <noinclude>
| + | ---- |
| + | 本中文词条由Litinunispazio97审校,[[用户:薄荷|薄荷]]编辑,如有问题,欢迎在讨论页面留言。 |
| | | |
− | <small>This page was moved from [[wikipedia:en:Six degrees of separation]]. Its edit history can be viewed at [[六度分离理论/edithistory]]</small></noinclude>
| |
| | | |
− | [[Category:待整理页面]]
| + | |
| + | '''本词条内容源自wikipedia及公开资料,遵守 CC3.0协议。''' |