Name Disambiguation in AMiner: Clustering, Maintenance, and Human in the Loop paper:http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/publications/kdd18_yutao-AMiner-Name-Disambiguation.pdf code:https://github.com/neozhangthe1/disambiguation/   本文通过结合全局和局部信息提出了一…

In one embodiment, a source device detects a packet flow that meets criteria for multi-path forwarding, and forwards a probe packet on a primary path from the source device to a destination device, the probe packet carrying an indication to cause a p…

日了,好多代码....COPY别人的,懒得改了 *----------------------------------------------------------------------* ***INCLUDE LCRM_MKTPL_COND_IFF16 . *----------------------------------------------------------------------* *&-------------------------------------------…

​ |如何保证人工智能系统的准确性?" title="AAAI |如何保证人工智能系统的准确性?"> ​ 注:本文译自AI is getting smarter; Microsoft researchers want to ensure it's also getting more accurate(https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/ai-getting-smarter-microsoft-researchers…

​ Concept Graph和Microsoft Concept Tagging模型"> 当我们在讨论人工智能时,请注意,我们通常在讨论弱人工智能. 虽然我们现有的资源与之前可谓不同日而语--部署在云端的海量计算资源已经像水和电一样唾手可得了:互联网所容纳的信息也远远超过了过去几千年来人们所有的知识储备:以深度学习等为代表的机器学习算法的发展,也让计算机能够从这些庞大的数据中获取知识. 但是我们也不得不正视一些事实,当前的人工智能更多的是针对某个具体的问题,发展对应的算法和技术,有人称之…

Maintenance and support are the key factors for the smooth functioning of ERP solutions. ERP maintenance and support solutions provided by Exforsys are not only efficient but also affordable. Our company’s ERP consultants provide you the best solutio…

上一次我们了解了一个最基本的 clustering 办法 k-means ,这次要说的 k-medoids 算法,其实从名字上就可以看出来,和 k-means 肯定是非常相似的.事实也确实如此,k-medoids 可以算是 k-means 的一个变种. k-medoids 和 k-means 不一样的地方在于中心点的选取,在 k-means 中,我们将中心点取为当前 cluster 中所有数据点的平均值: Rough Collie 并且我们已经证明在固定了各个数据点的 assignment 的情…

Resetting histone modifications during human parental-to-zygotic transition 人类亲本-合子转变中组蛋白修饰重编程 sci-hub MARINa (MAster Regulator INference algorithm) MARINaMARINA (Master Regulator Inference Algorithm) MAster Regulator INference algorithm (MARINa), de…

一 摘要: name entity disambiguation:将对应多个人的记录进行分组,使得每个组的记录对应一个人. 现有的方法多为批处理方式,需要将所有的记录输入给算法. 现实环境需要1:以oneline的方式解决这类问题     2:能够处理新出现的ambiguous entities. 本文提出: Bayesian non-exhaustive classification framework. 用a Dirichlet process prior with a Normal × N…

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂.在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一.下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结. 1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法,后来在聚类中得到了广泛的应用.它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点,这些点之间可以用边连接起来.距离较远的两个点之间的边权重值较…