Hashtag-Based Sub-Event Discovery Using Mutually Generative LDA in Twitter 閱讀筆記
《Hashtag-Based Sub-Event Discovery Using Mutually Generative LDA in Twitter》 該文章來源於Thirtieth Aaai Conference on Artificial Intelligence 2016 。 本文主要是關注於子事件發現。 子事件發現是在twitter中進行社會實踐分析的一種有效的方法，它能夠從推特中大量嘈
相關文章
- 1. 【閱讀筆記】Generative Adversarial Nets
- 2. Generating Multi-label Discrete Electronic Health Records using Generative Adversarial Networks閱讀筆記
- 3. 《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》閱讀筆記
- 4. Generative Adversarial Nets (GAN) 閱讀筆記
- 5. 《Unity in Action》閱讀筆記
- 6. Generative Adversarial Nets 論文閱讀筆記
- 7. Generative Adverarial Nets 原文閱讀筆記
- 8. BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks閱讀筆記
- 9. Discover opinion leader in online social network using firefly algorithm （閱讀筆記一）
- 10. 《Chinese NER Using Lattice LSTM》閱讀筆記
- 更多相關文章...
- • RSS 閱讀器 - RSS 教程
- • PHP 實例 - AJAX RSS 閱讀器 - PHP教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【閱讀筆記】Generative Adversarial Nets
- 2. Generating Multi-label Discrete Electronic Health Records using Generative Adversarial Networks閱讀筆記
- 3. 《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》閱讀筆記
- 4. Generative Adversarial Nets (GAN) 閱讀筆記
- 5. 《Unity in Action》閱讀筆記
- 6. Generative Adversarial Nets 論文閱讀筆記
- 7. Generative Adverarial Nets 原文閱讀筆記
- 8. BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks閱讀筆記
- 9. Discover opinion leader in online social network using firefly algorithm （閱讀筆記一）
- 10. 《Chinese NER Using Lattice LSTM》閱讀筆記