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===行为记录===
 
===行为记录===
 
[[文件:流网络构建.png|缩略图]]
 
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构建与行为记录
   
集体注意力流网络的构建起点是用户行为记录。项目文档中明确提出,要从新闻网站、社交媒体、视频平台、移动应用等多渠道采集用户行为数据,典型行为包括浏览、搜索、点赞、评论、分享、转发、购买、关注等;这些行为轨迹被视为注意力在不同内容资源之间流动的直接体现。也就是说,网络不是凭空设定出来的,而是从海量用户的真实访问与跳转数据中抽取出来的。
 
集体注意力流网络的构建起点是用户行为记录。项目文档中明确提出,要从新闻网站、社交媒体、视频平台、移动应用等多渠道采集用户行为数据,典型行为包括浏览、搜索、点赞、评论、分享、转发、购买、关注等;这些行为轨迹被视为注意力在不同内容资源之间流动的直接体现。也就是说,网络不是凭空设定出来的,而是从海量用户的真实访问与跳转数据中抽取出来的。
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结合论文里的具体实现,原始行为记录可表示为类似 (time stamp, referrer, host, path) 的结构,其中 referrer 是用户从哪里来,host 是当前访问的内容资源,path 是访问位置。建模时,先把内容资源抽取出来作为节点,再统计任意两个节点之间的转移次数<math>f_{ij}</math>,从而得到一个带方向和权重的流量矩阵<math>F={f_{ij}}</math>。
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结合论文里的具体实现,原始行为记录可表示为类似 (time stamp, referrer, host, path) 的结构,其中 referrer 是用户从哪里来,host 是当前访问的内容资源,path 是访问位置。建模时,先把内容资源抽取出来作为节点,再统计任意两个节点之间的转移次数<math>f_{ij}</math>,从而得到一个带方向和权重的流量矩阵<math>F=\{f_{ij}\}_{n\times n}</math>。
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已有研究<ref name=":6" /><ref name=":7" /><ref name=":8" /><ref name=":9" /><ref name=":10" /><ref name=":11" />结合了网站链接拓扑与真实用户点击行为,提出了“[[流距离]]”概念,它能更真实地反映注意力流动的距离。在模型上,它引入了“源”和“汇”来构建开放流网络,以更全面地刻画用户行为的起止。此外,该研究通过将网站嵌入高维欧几里得空间,实现了对注意力流动的几何映射与可视化分析,并以印第安纳大学<ref name=":7" />的网络为例进行了展示。在数据层面,后续研究(如针对新闻网站Digg和百度贴吧的分析)<ref name=":10" /><ref name=":11" />基于用户的实际点击流数据,构建了大规模点击流网络,为此类研究提供了实证基础。并且通过流距离[[中心性]]度量与随机游走图嵌入方法的对比,验证了模型在识别关键节点(如百度、QQ)的一致性<ref name=":10" /><ref name=":11" />,证明其兼具结构重要性与流量表征能力。特别是在线学习<ref name=":9" />,现在相关内容已经被发表在了好几个顶刊。这个领域的顶看注意力的有效管理是影响学习成效的关键因素。在线学习资源虽然“免费”,但学习者需要付出注意力的代价,因此教学设计应考虑如何降低注意力成本,提升学习效率。
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很多相关研究<ref name=":6" /><ref name=":7" /><ref name=":8" /><ref name=":9" /><ref name=":10" /><ref name=":11" />结合了网站链接拓扑与真实用户点击行为,提出了“[[流距离]]”概念,它能更真实地反映注意力流动的距离。在模型上,它引入了“源”和“汇”来构建开放流网络,以更全面地刻画用户行为的起止。此外,该研究通过将网站嵌入高维欧几里得空间,实现了对注意力流动的几何映射与可视化分析,最典型的就是印第安纳大学<ref name=":7" />的网络,将集体注意力流网络投射到二维平面进行了展示。在数据层面,在针对新闻网站Digg和百度贴吧的分析的研究<ref name=":10" /><ref name=":11" />基于用户的实际点击流数据,构建了大规模点击流网络,为此类研究提供了实证基础。并且通过流距离[[中心性]]度量与随机游走图嵌入方法的对比,验证了模型在识别关键节点(如百度、QQ)的一致性<ref name=":10" /><ref name=":11" />,证明其兼具结构重要性与流量表征能力。特别是在线学习<ref name=":9" />,现在相关内容已经被发表在了好几个顶刊。这个领域的顶看注意力的有效管理是影响学习成效的关键因素。在线学习资源虽然“免费”,但学习者需要付出注意力的代价,因此教学设计应考虑如何降低注意力成本,提升学习效率。
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而现在,我们就要将类似的注意力流网络框架应用到央视的舆论周数据上,构建注意力流网络并探索其相关性质。
      
==[[流网络]]基本定义==
 
==[[流网络]]基本定义==
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