基於深度學習模型之社群網路演化預測、神經網路架構最佳化、與社群增量學習之研究;A Study on Social Network Evolution Prediction, Neural Architecture Search, and Social Incremental Learning Based on Deep Learning Models

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題名:	基於深度學習模型之社群網路演化預測、神經網路架構最佳化、與社群增量學習之研究;A Study on Social Network Evolution Prediction, Neural Architecture Search, and Social Incremental Learning Based on Deep Learning Models
作者:	國立中央大學資訊管理學系
貢獻者:	國立中央大學資訊管理學系
關鍵詞:	社群網路;動態社群網路;社群網路預測;神經架構搜尋;深度學習;生成對抗網路;長短期記憶模型;自動編碼器;基因演算法;增量學習;Social Network;Dynamic Social Network;Social Network Prediction;Neural Architecture Search;Deep Learning;Generative Adversarial Network;Long Short-Term Network;Autoencoder;Genetic Algorithm;Incremental Learning
日期:	2022-07-26
上傳時間:	2022-07-27 11:32:12 (UTC+8)
出版者:	科技部
摘要:	隨著網路2.0概念的普及，社群網路已經是現代人生活中的一部分，但目前的社群網路的分析大都以靜態網路為主，無法表達出現實網路演化的關係。本計畫以多種深度學習為基礎，包含遞迴神經網路(RNN)、自動編碼器(AE)、生成對抗網路(GAN)、基因演算法(GA)等，我們提出了五種全新架構的深度學習模型：1) 結合長短期記憶模型與矩陣分解之動態網路預測模型、2) 結合分群架構與自動編碼器之社群網路壓縮模型、3)生成對抗網路為基礎之社群網路演化預測、4)基因演算法為基礎之神經網路架構最佳化、與5)社群資料動態維護之增量學習模型，用以壓縮與學習網路的演化特徵，進而達到準確預測社群網路的目地。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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