科学网—pb00011127的博文

评“基于复杂网络的社会化标签语义相似度分析”

热度 2 周涛 2012-9-19 09:17

“社会化标签”这个名字听起来很专业，其实就是指用户通过若干标签（短语）来描述一些对象物。这些对象主要集中在互联网上，既包括自己上传的照片、写的博客，也包括阅读过的书、听过的音乐，甚至还可以是对自己状态和特征的刻画。社会化标签有很大的用途，它既是对象物内容和特征的高度抽象，又体现了用户个性化的 ...

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评“短信网络的加权演化模型研究”

热度 3 周涛 2012-9-19 09:17

手机短消息通信是现代社会最重要的通信方式之一。以手机为节点，短信通信为边，可以搭建一张比 Facebook 还要大的社会网络。本文作者分析了来自日本和韩国的两张短信网络网络，并以短信交互次数为权重，讨论了相应加权网络的若干分布和关联性质。对于含权网络建模， Barrat 等人 2004 年在《美国物理评 ...

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大数据商业革命（哈佛商业评论-2012达沃斯特刊）

热度 2 周涛 2012-9-12 19:53

有中英文双语，我就只贴出中文了~~ ------------- 什么是大数据？　　《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多学科扮演的愈加重要的角色，如今这个词变成了商业世界中的新宠。我们认为，大数据具有规模大、价值高、交叉复用、全息可见四 ...

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利用PageRank来提高同步能力，好玩吧？

热度 4 周涛 2012-8-21 07:26

Manipulating directed networks for better synchronization 作者： An Zeng, Linyuan Lu and Tao Zhou 发表期刊： New journal of Physics 14, 083006 (2012). 全文链接 : http://iopscience.iop.org/1367-2630/14/8/083006 全文下载： 1367-2630_ ...

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人类行为时空规律初探 [公众科普-无参考文献]

热度 16 周涛 2012-8-20 12:50

注：本文将于近期在《现代物理知识》发表！本文不含公式和参考文献，可供大家闲暇阅读！ ----------------------------------------- 人类行为时空规律初探 1. 引言复杂系统在物理学研究对象中行为最难以捉摸、性质最难以刻画、覆盖面却最为广泛。对复杂系统的深入研究 ...

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阿里巴巴商学院在国际顶尖期刊Physics Reports上发表综述论文

热度 11 周涛 2012-8-10 10:41

http://kyc.hznu.edu.cn/kjsx/kjxw/284480.shtml 近日，我校阿里巴巴商学院信息经济研究所与瑞士弗里堡大学（ University of Fribourg, Switzerland ）交叉物理研究组及电子科技大学互联网科学中心合作，在国际顶尖期刊《 Physics Reports 》（ 2011 年影响因子 20.394 ）发表综述论文 Recommender Systems ...

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在《中国计算机学会通讯》发表的两篇科普文章

热度 4 周涛 2012-7-16 21:10

推荐引擎：信息暗海中的领航员（2012年第6期，邀请专题） 4.pdf 个性化推荐的十大挑战（2012年第7期，特邀专栏） 8.pdf

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宣传今年出版的两本书:《个性化》和《社会动力学》

热度 5 周涛 2012-7-7 14:22

《个性化：商业的未来》苏萌、柏林森、周涛 2012年机械工业出版社《个性化:商业的未来》：自从人类进入信息化时代以后，每一种新技术形态的出现都会催生新的商业模式并促使传统的商业模式发生变革，个性化是信息时代以来对传统商业模式最具颠覆性的一种技术形态！商业的未来将由个性化技术来驱动 ...

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人类空间行为对传播动力学的影响

热度 4 周涛 2012-7-5 08:01

从电子科大学院的网站上转过来的~~ 唐明兄总结得很好~~ -------------------------------------- 近日，我院互联网科学中心博士生赵志丹在唐明老师的指导下，与博士生刘影合作在《CHAOS》上发表了“Epidemic variability in hierarchical geographical networks with human activity patterns”一文。CHAOS是SCI一 ...

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“大数据在工业界”之“推荐引擎”-《计算机通讯》76期

热度 3 周涛 2012-6-26 09:07

《计算机通讯》第76期专题是“数据密集业务的挑战和机遇——‘大数据’在工业界”。随着各行业和部门产生的数据量的急剧增长，对数据处理分析能力的要求不断提高。如何面对大数据的挑战，发现新的机遇，是工业界和学术界共同关注的问题。本期专题重点介绍了工业部门在密集数据方面的应用、实践和需求；邀请了中兴通讯、淘 ...

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