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Social LSTM.pptx

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简介：
Social LSTM.pptx探讨了社交图中长期短期记忆网络的应用，结合社交关系提升信息处理能力与预测准确性。 Social LSTM: Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces Alexandre Alahi, Kratarth Goel, Vignesh Ramanathan, Alexandre Robicquet, Li Fei-Fei, Silvio Savarese Stanford University

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  • Social LSTM.pptx
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    Social LSTM.pptx探讨了社交图中长期短期记忆网络的应用，结合社交关系提升信息处理能力与预测准确性。 Social LSTM: Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces Alexandre Alahi, Kratarth Goel, Vignesh Ramanathan, Alexandre Robicquet, Li Fei-Fei, Silvio Savarese Stanford University
     
  • (十三)RNN与LSTM.pptx
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    本ppt介绍了循环神经网络(RNN)及其变种长短期记忆网络(LSTM)，探讨了它们在处理序列数据中的应用和优势。 非常好的机器学习深度学习课件，第十三部分介绍了RNN和LSTM的内容。
     
  • Social Club Setup.exe
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    《Social Club Setup.exe》是由育碧公司开发的一款用于安装和管理其游戏社区服务的程序，允许玩家访问独家内容及参与线上活动。 Social-Club-Setup.exe是一款用于安装或设置社交俱乐部相关软件的可执行文件。
     
  • social-engineering-data-base
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    Social-Engineering-Data-Base是一个全面收集社会工程学案例、技巧和防御策略的信息库。它为安全专家提供学习资源，帮助识别并防范网络攻击中的欺骗手法。 Social-engineering-database是一个专注于社会工程学的资源库，它收集了与社会工程相关的技术、案例研究以及防御策略的信息。这个数据库旨在帮助安全专家了解并防范各种形式的社会工程攻击，并提供教育材料以便提高用户对这类威胁的认识和应对能力。
     
  • Setup for Social Club v1.1.5.8
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    Social Club Setup v1.1.5.8 是一款专为《侠盗猎车手V》和《荒野大镖客2》等游戏设计的官方安装程序，用于更新Rockstar Games Social Club平台，提供最新功能与优化。 大型单机游戏《GTA 5》的Social Club v1.1.5.8破解插件安装程序。
     
  • Tagging: User-driven Metadata for the Social Web
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    本文探讨了用户驱动的元数据在社会网络中的应用，通过标签系统提升信息组织与分享效率，增强用户体验。 Author: Gene Smith Paperback: 216 pages Publisher: New Riders Press; 1 edition (January 6, 2008) Language: English ISBN-10: 0321529170 ISBN-13: 978-0321529176
     
  • Social GAN——可视化资源附件
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    Social GAN——可视化资源附件旨在通过社会生成对抗网络技术，提供丰富的数据集和模型训练工具，助力研究者深入探索社交网络中的模式与结构。 Social GAN——可视化-附件资源
     
  • Social Force.zip_Social-force_captain8b9_sensetck_社会力_社会力_matlab
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    本资源包提供了一种基于社会力模型的仿真工具，用于研究人群在各种环境中的行为模式。由captain8b9开发，适用于MATLAB平台，可模拟并分析复杂的人群互动和社会动态。标签包括“社会力”、“社会力模型”。 主要用于MATLAB编程语言的研究行人动力学的社会力模型。
     
  • Matlab社会信任模型代码-Social-Trust
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    本代码实现了一种基于MATLAB的社会信任模型，用于模拟和分析复杂网络中的信任关系动态变化。适用于社交网络、网络安全等领域研究。 在Matlab环境中实现社会信任模型的代码建议使用Epinions数据集进行实验。以下是相关文件结构及功能介绍： A. 安装：无需安装额外软件。 B. 代码结构： - Centrality.m：此脚本基于度中心性、本征中心性（Eigen）、Katz和PageRank等不同的中心度测量方法来计算用户在网络中的重要程度。 - Fact.m：利用矩阵分解技术，将用户与项目映射到一个共同的潜在因子空间中，从而通过这个内部产品模型化用户对项目的评分行为。 - 相似性.m：此文件定义了两种类型的相似度指标用于衡量不同用户之间的关系。包括连接相似性和等级相似度（后者进一步细分为PCC和VSS）。 C. 输入： - input_s.mat 文件包含两个主要矩阵，一个是用户的项目评分数据，另一个是反映用户间信任程度的矩阵。 D. 相关出版物： Anahita Davoudi 和 Mainak Chatterjee 在《在线社交网络与媒体杂志》（OSNEM）上发表了一篇关于社会信任模型在推荐系统中评级预测应用的文章。该论文探讨了相似度、中心性和社会联系对于提高推荐准确性的影响，于2018年7月由Elsevier出版发行。 以上为Matlab环境下用于构建和分析基于Epinions数据集的社会信任模型的代码框架概述与说明。