分类: 知道 常识词典 编辑 : 常识 发布 : 07-14

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Jure Leskovec 的 Supervised Random Walks 是一篇关于数据挖掘的好-吗？这篇-的全名是 Supervised Random Walks: Predicting and Recommending Links in Social Networks ， 是 Jure Leskovec 和来自 Facebook 的 Lars Backstorm 共同署名的。可以在这里下载-的 pdf 版本： cs.stanford.edu/people...5 个答案

答案 1：

从实用角度看，其它解答里提到的效率问题的确是个致命缺陷（当然，在有些特定领域也不是毫无实用价值的）。从学术研究角度看，我觉得文中给出的方法由朱晓进（infor-tik.uni-trier.de/...~ley/db/indices/a-tree/z/Z-u:Xiaojin）在2002-2005间某些工作很容易想到，在技术的进化过程中主要是增加了多样性而不是提高了先进性。最后，-()和f_w()函数在第五节里定义了。

答案 2：

Generally I don"t t-ink t-is is a very useful -. First, t-e algorit-m is not very efficient, especially for large scale applications. It needs random walk during eac- iteration of training, w-ic- is very expensive. Second, its perfor-nce (AUC=0.7) compared to a untrained random walk model (AUC=0.6) is not significantly different from t-e users" perspective. Lastly, some tec-nical details are not clearly defined like -(), f_w(), etc.

答案 3：

这篇文章还是蛮有趣的，把随机游走这一类的算法纳入到了监督学习的框架中，提供了一个一致的解决方案。只要能拿到实际数据，估计未来一两年内会有不少人走这个方向，因为一方面是个自洽的体系，另一方面有些理论推导，还有不少可调整的地方，学界是比较喜欢这类东西的。楼上这位仁兄说的都在理，在实际应用中这个算法的确会遇到比较大的挑战，并且效果也提高有限，至于如何用这篇文章提供的思路和解决方案，需要根据不同的目的和应用场景吧。

答案 4：

根据文中的实验数据，SRW的结果比LR的没好多少。所以，我认为SRW方法的实际价值有限。

答案 5：

随机走是图核里面的模型吗，在社交网络上好像应用很大，有一篇介绍社交图谱的报告，欢迎索取。。。

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