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集体注意力流网络
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2026年8月28日 (五) 18:39的版本
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、
2026年8月28日 (星期五)
→Bigbang algorithm
第334行:
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其中,<math>\|V_i^d - V_j^d\|</math> 表示节点 <math>i</math> 与节点 <math>j</math> 在嵌入空间中的欧氏距离。
其中,<math>\|V_i^d - V_j^d\|</math> 表示节点 <math>i</math> 与节点 <math>j</math> 在嵌入空间中的欧氏距离。
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首先基于用户点击流数据构建开放流网络,并计算网站之间的流距离。由于原始流距离通常是非对称的,论文将节点
<math>i</math> 到节点 <math>j</math> 的流距离 <math>l_{ij}</math> 与反向流距离 <math>l_{ji}</math> 相加,得到对称流距离:
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在《A Geometric Representation of Collective Attention Flows》中,作者首先基于用户点击流数据构建开放流网络,并计算网站之间的流距离。由于原始流距离通常是非对称的,论文将节点
<math>i</math> 到节点 <math>j</math> 的流距离 <math>l_{ij}</math> 与反向流距离 <math>l_{ji}</math> 相加,得到对称流距离:
<math>
<math>
千伏电压
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