social networks | BriefGPT - AI 论文速递

关键词social networks

搜索结果 - 177

ACLMissci: 重建被曲解的科学错误
通过介绍新的论证理论模型和一个针对误传的数据集 Missci，我们在零 - shot 设置下评估了两个代表性的大型语言模型（LLMs）的关键推理能力，结果表明 GPT 4 取得了有希望的成果，同时也展示了这一任务的难度。
PDFa month ago
具有动态图变换器的动态感知社交机器人检测
社交机器人检测是一个关键而复杂的任务，旨在阻止虚假信息的传播，并保持在线交互的真实性。然而，由于静态图的固有局限性，先前基于图的方法忽视了社交网络的动态性，导致这些方法容易被高级社交机器人规避。为了解决这些挑战，我们提出了 BotDGT，一
PDF2 months ago
知识边界与角色动态塑造：打造更出色的社交媒体代理
建立个性化和拟人化的代理在社交网络模拟中具有重要意义，但现有研究中仍存在两个关键问题：代理具有不属于其角色的世界知识，并且无法消除多样化角色信息对当前行动的干扰，从而降低了代理的个性化和拟人化。为了解决上述问题，我们基于个性化知识和动态角色
PDF3 months ago
多角度增强记忆网络用于社交网络中关键节点的识别
提出了一种新的多角度记忆增强网络 (Multi-perspective Memory Enhanced Network, MMEN) 来识别社交网络中的关键节点，从多个角度挖掘关键节点并利用记忆网络存储历史信息，综合考虑用户属性和传播结构的
PDF3 months ago
探索社交网络信息传播中的独立级联模型及其演化
本文探讨了在社交网络的动态领域中信息传播的至关重要性，强调了信息传播模型在揭示数字时代数据传播复杂性方面的关键角色。通过阐明这些模型的深远影响，它不仅奠定了探索各种等级及其表现形式的基础，而且成为进一步研究该领域的催化剂。
PDF4 months ago
IJCAI基于表示学习和启发式特征的社交网络链接预测
使用各种特征提取技术来为社交网络中的节点和边生成表示，以便预测缺失的连接，进而产生准确的推荐。
PDF4 months ago
多 LLM 之间的网络形成与动态
我们的研究分析了标准网络结构和真实世界网络的行为，以确定多个大型语言模型在人类社交动态中是否与人类社交动态一致。我们探讨了各种社交网络原则，包括微观层面的概念（如优先连接、三元闭合和同质性），以及宏观层面的概念，如社群结构和小世界现象。我们
PDF5 months ago
利用社交网络数据进行区域通胀分析
该研究基于 Vkontakte 社交网络的非结构化数据，利用 BERT 神经网络分析了通货膨胀趋势，提供了关于地区通货膨胀过程的额外运营信息。该方法可以扩展到其他地区，但是也受到了为所有俄罗斯地区进行初始模型培训的时间和计算资源的限制。
PDF5 months ago
利用上下文知识增强机器学习模型在社交媒体帖子中检测饮食障碍
利用社交网络和人工智能的知识图谱技术，提升社交媒体帖子的分类，以实现早期诊断心理障碍，并帮助医疗专家发现相关模式，从而改善个性化医疗的准确性。
PDF5 months ago
传统机器学习模型和双向编码器表示转换器（BERT）基础的自动分类饮食失调的推文：算法开发与验证研究
通过对与饮食失调相关的推文进行分类，本研究使用传统机器学习和深度学习模型，发现基于 Transformer 的双向编码器表现最佳，能高效地识别与饮食失调相关的推文，并获得最高 71.1%-86.4% 的 F1 分数。
PDF5 months ago
AAAI利用网络效应降低假新闻：通过自我模仿学习选择揭露者
通过部署辟谣者传播真实新闻，本研究旨在最小化虚假新闻对社交网络的影响。通过自我模仿学习从负样本中学习，并利用增强状态表示来捕捉 “真实” 环境状态，NAGASIL 证明在假新闻缓解方面具有优越的性能。
PDF5 months ago
对社交网络进行因果效应估计的治疗感知双曲表示学习
通过在社交网络中使用超伸缩表示学习，以及利用针对个体和其邻居是否接受相同治疗方法的处理感知式关系识别模块来增强隐藏混淆因素的表示，我们提出了一种名为 TAHyper 的新颖方法，以应对从观察数据中估计个体治疗效果时面临的关键挑战。
PDF6 months ago
AFSPP: 利用大型语言模型塑造偏好和个性的代理框架
利用 Agent Framework for Shaping Preference and Personality (AFSPP) 揭示大型语言模型代理人的偏好和个性形成受社交网络和主观意识的多方面影响，为心理实验提供了高效而广泛的结果并对
PDF6 months ago
社交网络中的大型语言模型：应用、挑战和解决方案
基于大型语言模型（LLM）开发在线社交网络的应用程序是具有挑战性的，并且在研究界中报道相对较少。本研究将 LLM 应用程序分为三类：知识任务、娱乐任务和基础任务，并提供了相应的挑战、解决方案和经验教训。据我们所知，这是第一篇关于将 LLM
PDF6 months ago
AAAIDQSSA：一种量子启发式的在线社交网络影响力最大化解决方案（学生摘要）
基于量子原理的离散化蛙群算法（DQSSA）针对社交网络中的影响扩散进行了优化。实验结果表明，与现有的尖端算法相比，DQSSA 具有卓越的性能。
PDF7 months ago
CDGraph: 双条件社交图通过扩散模型的合成
这篇论文提出了一种基于条件扩散模型的社交网络条件合成方法，该方法通过捕捉双重条件之间的相互依赖关系，并引入社交同质性和社交传染来保持节点之间的连通性，从而生成双重条件下的社交网络。通过与其他四种图生成方法的比较评估，结果表明这种方法在生成双
PDF8 months ago
DANI：具有保存拓扑结构属性的快速扩散感知网络推断
通过利用扩散信息和马尔可夫转移矩阵，本研究提出了一种名为 DANI 的新方法来推断社交网络的基本结构，并保留其结构特性，实验证明 DANI 在准确性和运行时间方面优于其他网络推断方法。
PDF9 months ago
社交网络中基于观点动力学的神经消息传递的统一视角
我们提出了一种基于有界置信度的信息传递框架 ODNet，将社会网络和神经信息传递的概念相结合，用于分析和推断动态系统的行为。通过调整有界置信度和影响力权重，并定义与社交网络图特点一致的观点交换规则，我们的方法能够简化复杂的社交网络图，准确识
PDF9 months ago
利用深度学习进行阿尔及利亚方言中的仇恨言论检测
我们提出了一种针对在线阿尔及利亚信息的检测仇恨言论的完整方法，并在阿尔及利亚方言的语料库上评估了许多深度学习架构，结果表明我们的方法的效果显著。
PDF9 months ago
Gpachov 在 CheckThat！2023 中的新闻文章主观性检测的多元多途径集成
社交网络的广泛使用导致互联网上存在主观、误导甚至虚假信息。因此，主观性检测可以在确保信息的客观性和质量方面发挥重要作用。本文介绍了 Gpachov 团队在 CLEF-2023 CheckThat！实验室任务 2 中构建的解决方案，该解决方案
PDF10 months ago