Компьютерные науки > Машинное обучение [представлено 16 сентября 2026 года] Название: Повторная проверка цели обнаружения камеры Эко (экспериментального) резюме: В настоящем документе мы изучаем обнаружение камеры эха в социальной сети, т.е. выявление комплекса узлов, которые согласны с тем или иным вопросом, не соглашаясь при этом с остальными узлами. Мы утверждаем, что эта проблема отличается от других проблем анализа социальных сетей, таких как обнаружение общин и другие проблемы графиков, такие, как максимальное вырезание графа и максимальная клика. Насколько нам известно, мы первыми официально оформили объективную функцию обнаружения эхокамер с помощью теории преобразования ферьера (Stobbe and Krause, 2012). Мы предлагаем масштабируемое полудефинитное расслабление, решённое с помощью внутреннего метода и узкой линейной алгебры. Экспериментально, наш алгоритм восстанавливает земную эхо-камера лучше чем конкурирующие методы в небольших синтетических экспериментах. Наш алгоритм выпускает эхо-камера с лучшими свойствами сети, чем конкурирующие методы на больших реальных наборах данных. Для независимой проверки нашей предлагаемой объективной функции мы показываем, что наш алгоритм находит эхо-камера с большим количеством соглашений с временно приостановленными пользователями, чем конкурирующие методы на небольшом наборе реальных данных. Загрузка ссылок и цитат... Библиографические и цитационно-инструментальные средства Библиографии (что такое Исследователь?) Подключенные…
Повторное изучение цели обнаружения камеры " Эхо &qt;
arXiv: 2609.18545v1 Annualce Type: новый резюме: В настоящем документе мы изучаем обнаружение камеры эхо в социальной сети, т.е. выявление комплекса узлов, которые согласны с тем или иным вопросом, не соглашаясь при этом с остальными узлами. Мы утверждаем, что эта проблема отличается от других проблем анализа социальных сетей, таких как обнаружение общин и другие проблемы графиков, такие, как максимальное вырезание графа и максимальная клика. Насколько нам известно, мы первыми официально оформили объективную функцию обнаружения эхокамер с помощью теории преобразования ферьера (Stobbe and Krause, 2012). Мы предлагаем масштабируемое полудефинитное расслабление, решённое с помощью внутреннего метода и узкой линейной алгебры. Экспериментально, наш алгоритм восстанавливает земную эхо-камера лучше чем конкурирующие методы в небольших синтетических экспериментах. Наш алгоритм выпускает эхо-камера с лучшими свойствами сети, чем конкурирующие методы на больших реальных наборах данных. Независимо от Вали