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做真正有意义的官网,为了信誉,我们拒绝开发垃圾网站!

2021年06月24日 10:57


随着互联网大潮的兴起,越来越多的企业都开始将视线转移到线上,从线上寻求发展突破,很多企业也因为电商获得了成功,也有一部分消失在了网络大海中,长期的不运营和不更新,导致官网成为“僵尸网站”。其中不乏一些相当知名的网络公司。


纵观网络的发展,都离不开电商的影子,每一个新媒体出现的时候就是电商蜂拥而至的时候。引来的流量总得有个落脚的地方,总不能把他们直接引导到现实企业中吧,那么为了打开网上的渠道,企业就得选择网站建设,但在网站建设的过程中还是存在一些误区,正是因为企业忽略了这些问题,导致企业网站发挥不了应有的效果,白白浪费了很多时间精力和财力。优联互通在做网站设计时,还曾遇到过不了解自己需求的客户,只要求设计上的美观,却没有考虑到是否适用于自己的公司:

误区一、外行指挥内行

很多的企业会一味的按照老板的喜好去做网站,例如仿制老板喜欢的某个网页、给网站增加许多动态特效、flash、把很多无关的信息都堆砌在首页、网页层级过多等,导致用户在进入到网站后将注意力被分散、找半天发现不了想要看的内容,跳出率居高不下。那么这就违背了我们最初的意图,优联互通的宗旨一直是:企业的网站应与现在的趋势保持一致,以大气简洁的图文展示为主,以此来吸引用户游览。所以说企业在进行网站建设的时候一定要明确目的,让用户进入网站就能一目了然的知道这个网站是做什么的,对自己有没有帮助。让访客的落地页就是他想要看的内容就是网站建设的最好境界。

误区二、推广意识落后

大部分企业都缺乏网络推广意识,认为只要是做了网站就会有用户去去游览你的网站,那么就能获得某部分人的资讯转化,完成交易。其实这种观念是非常错误的,网上的信息量是非常庞大的,那么要想用户找到你的网站,就必须采用一些方法,通过网络上各个渠道推广(竞价、SEO、自媒体等),让用户进入到你的网站。其实你把网络世界想象成一个比现实世界还复杂的空间,你的网站就是刚刚成立的门店,你想要把门店告诉大家就需要做点宣传,线下的门店开张的时候还发一些传单高部分活动呢,更何况是网路这么注重信息传播的地方。


误区三、推广路径选择盲目

与上个问题一样,还是由于企业不了解网络推广,而现在做推广的方式又很多,导致企业容易被各种推广信息误导,去选择一个不适合的推广方式,花了不少钱,却没有达到应有的效果。正确的作法是多了解下各种渠道的费用和效果,别人觉得好的不一定适合自己的行业,另外推广是很费钱的,精准的选择几种即可,切记不可贪多,面铺的太广反而因为照顾不过来导致浪费时间和金钱。

误区四、缺乏网站运营知识

网站建设是一个阶段性的过程,可能不到1个月就建设完成了,建设完成后在一定时间内也不会有大的改动,网站运营就成为重点,包括网站内容填充、产品填充、客户接待等一些列的问题都会开始,甚至从网站建设开始前网站运营就会介入,把自己的想法和需求说明白,在后面运营中减少不必要的麻烦。网站建设、运营、推广、维护就是构成电商最基本的元素了。

广东优联互通科技有限公司是中国领先的互联网+一站式服务平台,公司自2015年成立,是一家专业从事计算机信息领域研发、应用和服务的高新技术企业。公司专一直专注于整合当今云技术、大数据、物联网、移动互联等新技术,帮助客户建设互联网软件开发及运营智慧信息系统,架构IT系统网络,提供计算机信息系统集成、信息技术整体解决方案和专业技术服务。

我们公司本着为客户负责的原则我们对于所有找我们做项目的企业,都会清楚的告知客户需要做真正有意义的官网,为了我们自己公司的信誉,我们拒绝开发垃圾网站。




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本篇文章10140字,读完约26分钟雷锋网AI科技评论按:社区发现(CommunityDetection)是网络科学领域中一个经久不衰的重要问题。随着深度学习的发展,研究者们逐渐从传统的统计推断和谱聚类等方法中解放了出来。那么,深度学习时代的社区发现工作有哪些特点,研究者们遇到了哪些挑战,有哪些前景光明的研究方向呢?近日,IJCAI2020上发表的一篇Survey文章,完整阐释了这一研究方向的方法、挑战和机遇。论文来自数据挖掘领域大牛PhilipS.Yu团队。论文标题:DeepLearningforCommunityDetection:Progress,ChallengesandOpportunities社区发现(CommunityDetection)是网络科学领域中一个经久不衰的重要问题。随着深度学习的发展,研究者们逐渐从传统的统计推断和谱聚类方法中解放了出来。那么,深度学习时代的社区发现工作有哪些特点,研究者们遇到了哪些挑战,有哪些前景光明的研究方向呢?网络中的社区指的是一组由节点以及与其相连的边紧密地形成的实体。社区发现旨在遵循「社区中的节点紧密相连,不同社区间的节点稀疏相连」的规则对实体集合进行聚类。包括谱聚类、统计推断在内的传统社区发现方法在处理高维图数据时存在计算速度的问题。因此,近年来,深度学习方法被广泛地应用。在本文中,作者特别调研了社区发现的深度学习方法这一研究领域中的最新进展,并根据用到的深度神经网络、深度图嵌入、图神经网络对这些方法进行分类。由于目前深度学习的能力仍然不能满足处理复杂网络结构的需求,本文作者指出了当前该领域面临的挑战和研究机遇。一、社区发现网络是有两种基本的实体(即节点和边)形成的。根据图理论,「社区」是一种内部节点紧密相连的子图,它遵循以下特定的规则:(1)社区内的节点紧密相连;(2)不同社区中的节点稀疏相连。人们也将社区看做一种聚类簇,其中相同社区内的节点可以共享共用的特性和/或扮演类似的角色。这里根据Radicchi等人基于网络统计分析给出的定义展开讨论。根据节点在社区内部和外部的度,我们可以将社区分为两类:强社区和弱社区。节点的「内部度」代表将该节点与同一个社区中其它节点连接起来的边数,节点的「外部度」则代表将该节点与属于其它社区的节点连接起来的边数。一个弱社区是其中的节点的内部度之和大于外部度之和的子图。一个强社区是其中每个节点的内部度都大于外部度的子图。针对社区的网络结构,本文采用了强社区的定义。社区发现可以帮助我们理解网络内在的模式和功能。在现实世界的应用中,社区将复杂系统中的信息聚集了起来。举例而言,Chen、Yuan等人发现在「蛋白质-蛋白质」交互(PPI)网络中,被聚合到社区中的蛋白质具有相似的生物学功能;Chen、Redner等人,在论文引用网络中,通过社区发现技术确定通过论文引用连接起来的课题的重要性、相互关联以及演变情况;Zhang等人,在企业网络中,通过研究离线的公司内部数据源以及在线的企业社交关系将雇员分组到不同的社区中;Yang等人指出,在线社交网络中(例如Twitter和Facebook)拥有共同的兴趣或朋友的用户可能来自同一个社区(如图1所示)。图1:社交网络中的社区发现示例。根据个体之间的紧密度,网络被划分为两个社区,即包含三个节点的社区C_1和包含四个节点的社区C_2。传统的社区发现方法大部分都是基于统计推断和机器学习发展出来的。例如,在统计学领域非常具有代表性的社区发现方法「随机分块模型」(SBM)被广泛用于描述社区是如何形成的。然而,在处理当下的复杂数据及和社交场景时,这些传统的方法面临着许多问题。此外,在机器学习领域,发现社区的工作往往被看做一个图上的聚类问题。Ng等人用特征向量(例如邻接矩阵和Laplacian矩阵)实现了将节点划分到社区中的谱聚类方法,然而这种方法在稀疏网络上的性能较差。同时,对于预设的社区数目的要求也特别限制了依赖统计推断的模型的研发。在网络分析领域中,传统的方法并没有考虑到节点的属性,而这些属性描述了特征的丰富信息。此外,由于过高的计算复杂度,动态方法也很难被应用于大规模网络。总而言之,处理由图及其属性、大规模网络和动态环境形成的高维数据需要更强大的技术,从而同时兼顾高性能和计算速度。深度学习使计算模型可以学习到具有多层次抽象的数据表征。许多计算模型和算法都需要对以网络结构形式存在的数据进行表征学习。深度学习技术在学习非线性特征时具有很大的优势。这一点在诸如计算机视觉、自然语言处理等领域中都取得了广泛的成功,在这些领域中数据有着内在的关系。在网络分析领域,深度学习可以有效地通过多层深度神经网络降低数据维度,从而完成社区发现、节点分类、链接预测等任务。这里重点研究深度学习在社区发现任务中的应用的新研究趋势,PhilipS.Yu等人的这篇综述贡献有:(1)分析了将深度学习方法用于社区发现的优势;(2)从技术的视角,总结了目前最先进的研究,并对其进行分类;(3)讨论了仍然存在的挑战,并指出了具有前景的未来工作的机遇。据AI科技评论所知,这篇综述也是首次全面回顾深度学习在社区发现中的应用,对研究人员和技术专家理解深度学习和社交网络领域的发展趋势有着巨大帮助。图2:社区发现之深度学习:进步、挑战和机遇。二、何为社区发现?简单来说,社区发现,即从网络G中发现社区C。这里提到的网络是一种特殊的图,它对现实世界中的系统(例如,互联网、学术合作网络以及社交群组)中的复杂关系进行了抽象。在这里,网络的概念主要强调的是其拓扑结构。定义1(网络G)基于图理论,有权网络可以被表征为G=(V,E,W),而无权网络可以被表征为G=(V,E),其中V和E分别代表节点的集合和边的集合,W代表E相应的权值。每条边通过权值描述连接强度或者容量。我们可以将无权图的W视为1,将其从图G中去除。子图g⊆G是对于图的一种划分,它保持了原始的网络结构。子图的划分遵循预先定义好的规则。根据不同的规则可能得到不同形式的子图。社区是一种表征真实社交现象的子图;也就是说,在群组中存在一组具有紧密关系的对象。这里遵循由Radicchi定义的强社区的概念。定义2(社区C)社区是一组网络中相互联系的子图。社区中的节点具有密集的连接,而不同社区之间的节点具有稀疏的连接。根据一种将节点聚类到不同群组中的网络划分方法给出一个社区C_i,我们得到C={C_1,C_2,...,C_k},其中k代表可以从原始网络中被划分出的社区数。被聚合到社区C_i中的节点v满足:v到社区内每个节点的内部度大于其外部度。三、为什么要使用深度学习进行社区发现?与其他机器学习方法相比,深度学习的明显优势是它能够将高维数据编码到一个新的特征表征中。通过使用以图结构的形式组织的数据表征节点之间的联系,许多深度学习方法都可以学习到节点、邻域以及子图的模式。在多数现实场景中,数据缺乏节点标签信息和关于社区的先验信息,而深度学习在无监督学习的任务中体现出了优势。除了简单地利用网络拓扑来发现社区之外,一些方法还将语义描述作为数据中的节点属性加以研究。在传统社区发现方法中,这类方法主要基于邻接矩阵和节点属性矩阵。然而,深度学习可以构建更有效的节点属性和社区结构表征。因此,深度学习填平了传统社区发现方法中存在的关键短板。为了实现这一目标,近年来的工作指出了一些具有前景的研究方向:将深度学习模型应用于社区发现,以及基于社区的特性修改深度学习模型。将深度学习应用于社区发现的前景可以被表述为:(1)通过深度学习模型提升传统社区发现方法的性能;(2)从对于深度学习至关重要的特征维度上引入更多的信息;(3)从网络实体的拓扑和属性入手,同时提升模型的学习性能和鲁棒性;(4)现在可以更好地从复杂的相关结构中对大规模网络进行检测。四、基于深度学习的社区发现为了对近年来将深度学习用于社区发现的研究进展进行概述,Philip等人从技术的角度总结了现有的方法。具体而言,他们首先对具有影响力的社区发现深度学习方法进行了分类。在每一类中,他们概述了框架、模型以及算法的技术贡献。为了研究近年来被应用于社区发现的深度学习方法,图2描述了相关深度学习方法的详细分类情况,并相应地附上了总结出来的挑战。本章将从基于深度神经网络、基于深度图嵌入、以及基于图神经网络的社区发现方法三个方面展开叙述。4.1基于深度神经网络的社区发现深度神经网络在对复杂的关系进行建模和发现的任务中具有天然的优势。考虑到现有的深度神经网络模型在社区发现领域的流形程度,作者选取了基于卷积神经网络(CNN)、基于自编码器、基于生成对抗网络(GAN)的社区发现方法进行调研。基于CNN的社区发现CNN的关键组件包含卷积操作和对卷积层结果的最大池化操作。卷积操作利用卷积核降低计算开销。随后,最大池化操作被用于特征提取,这保证了CNN的鲁棒性。得益于CNN的发展,Xin等人设计了一种用于社区发现的新型CNN,并提出了一种用于拓扑结构不完整的网络的有监督算法。由于社区发现被广泛看做一种无监督聚类任务,科研人员对基于无监督CNN的社区发现进行了研究。人们研发出了在CNN框架下的系数矩阵卷积,从而专门进行对高度稀疏的邻接矩阵的表征。基于自编码器的社区发现栈式自编码器是一种深度学习模型,它在社区发现任务中表现出了强大的性能,可以表征网络矩阵的非线性特征。研究者们发现自编码器和谱聚类在谱矩阵的低维近似方面有相似的框架,并受此启发将自编码器引入了社区发现领域。此后,Cao等人提出了一种将网络拓扑和节点属性相结合的栈式自编码器,它提升了深度神经网络隐层的泛化能力。为了进一步解决网络拓扑和节点属性之间的匹配问题,Cao等人通过引入一个控制这种匹配的折中的自适应参数,研发了一种带有图正则化的自编码器方法。着眼于网络拓扑,Xie等人提出在深度自编码器中对邻接矩阵进行变换,从而有效地学到节点相似度。同时,Bhatia和Rani提出的自编码器通过对随机游走序列建模学习节点的结构,他们通过优化社区结构的模块度对这种序列进行调优。为了避免预设社团的数量,Bhatia和Rani提出了一种层级栈式自编码器,他们找出种子节点,基于网络结构有效地将其它节点加入到社区中。此后,该领域的研究旨在自适应地学习而不是预定义社区结构。Choong等人提出的方法大大地提升了训练损失验证阶段的计算效率。这种自动选择机制保证了模型基于社区标准分配节点。Xu等人将包含具有正负号连接的网络成为有符号网络(signednetwork)。为了处理边上的有符号信息,Shen和Chung提出了一种半监督的栈式自编码器,它可以重构邻接矩阵,为进一步的深度学习网络嵌入的学习表征有符号网络。基于生成对抗网络(GAN)的社区发现GAN包含两种相互竞争的深度神经网络,因此它可以迅速调整训练精度。典型的GAN是以无监督方式运行的,它们生成与训练集中的数据具有相同统计特征的新数据。对于网络数据来说,GAN模型适用于无标签的数据集和序列化的网络划分。Yang和Leskovec等人基于对抗性机制,提出了社区隶属关系图模型(AGM)。AGM基于「节点-社区」成员隶属关系(nodemembership)的思想对重叠的社区中的节点进行编码。每个社区都有一个单一的概率,使得社区结构可以在GAN中进行。Jia等人通过将这种模型与GAN相结合研发了一种新型的框架,它根据具有中间项(即隶属图中的「节点-社区」成员隶属关系)进行社区发现。4.2基于深度图嵌入的社区发现深度图嵌入是一种将网络中的节点映射到一个低维向量空间中的技术。它将尽可能多的结构信息保存到表征中。通过图嵌入,基于网络分析的机器学习任务(例如链接预测、节点分类和节点聚类)可以利用表征的潜在特征,这样节省了主要由网络搜索引起的计算开销。对于社区发现任务来说,基于节点表征的图嵌入的输出支持聚类的任务(例如通过k-means聚类)。基于深度非负矩阵分解的社区发现非负矩阵分解(NMF)是一类将矩阵分解为两个矩阵的算法,它具有如下性质:三个矩阵都没有负的特征值。NMF自动地对输入数据的列进行聚类,通过训练阶段的误差函数,使原始矩阵和两个分解出的矩阵之间的近似误差最小。Ye等人提出了一种用于社区发现的深度NMF模型,其中深度学习架构可以促进NMF学习原始网络结构和社区结构之间的层次化映射。在某些情况下,社区发现的工作需要与对带有属性的内容的语义理解同时进行。为此,研究人员以一种带属性的图的形式表征网络,这种图同时包含了网络结构和节点的属性。Li等人特别针对带属性图的社区发现任务提出了一种嵌入方法,它将带有属性的社区发现看做一个NMF优化问题。为了使算法收敛,他们设计了一套可计算的迭代更新规则。基于深度稀疏滤波的社区发现邻接矩阵反映出了网络的稀疏性。嵌入对输入的成对关系进行编码,从而避免在稀疏矩阵上进行搜索。稀疏滤波(SF)是一种有效的深度特征学习算法,它只用到了一个超参数,但可以处理高维输入。SF的关键模块是针对L2正则化后的特征的稀疏性设计的简单代价函数。对于网络(尤其是在大型网络中)的社区发现,Xie等人基于深度稀疏滤波提出了一种高效的网络表征方法。他们通过一种无监督的深度学习算法划分网络,从而提取网络特征。基于社区嵌入的社区发现传统意义上,图嵌入重点关注单个的节点。Cavallari等人研究了另一种重要的、但是鲜有人探索过的图嵌入情况,他们重点关注对社区的嵌入。他们认为这种新的重要策略有益于社区发现任务。具体而言,社区嵌入的目标是在低维空间中学习一种社区的节点分布。我们可以通过过渡性(transitional)的图嵌入方法使用这种新的节点分布,从而很好地保留网络结构,这反过来可以提升社区发现的性能。此外,Tu等人提出了一种新的图嵌入模型,它同时探测每个节点的社区分布,并且学习节点和社区的嵌入。网络中的社区实际上反映了同一个社区中相似的观点、行为等高阶近似信息。Zhang等人提出了一种保留社区信息的社交网络嵌入方法来学习网络表征。他们提出的这种方法在社区检测任务中体现出了性能的优越性。4.3基于图神经网络的社区发现近年来,图神经网络(GNN)的迅猛发展表明了图挖掘和深度学习技术融合的趋势。基于GNN的社区发现被用于利用图神经网络对网络上的复杂关系进行建模,并捕获这种关系。例如,Chen等人提出的有监督社区发现GNN引入了一种非回溯的运算符,来定义边的邻接性。这种方法可以提升学习性能。对于GNN来说,运算符的选择非常方便。图卷积网络(GCN)是基于CNN研发的,它继承了快速学习的能力。面对图输入数据,GCN展现出了非常好的性能。GCN带来的巨大提升在于整合了考虑网络中实体概率分布的概率模型。例如,Jin等人通过马尔科夫随机场解决了包含语义信息的带属性网络中的半监督社区发现问题。Shchur和Gunnemann将「伯努利-泊松」概率模型整合到GCN中,用于重叠社区发现问题。通过这种方法,卷积层可以识别复杂的网络模式。五、挑战和机遇近年来(尤其是近5年来),用于社区发现的深度学习技术迅速发展。由于对现实世界具有重大的影响,这一领域持续受到研究人员的关注。尽管取得了令人欣喜的成果,在将深度学习应用于社区发现的领域中,仍然有一些挑战有待被更好地解决。下面,本文将总结这些挑战和机遇。挑战1:社区数未知长久以来,由于社区数未知而引发的挑战始终没有得到很好的解决。在机器学习领域中,社区发现经常被表示为一种无监督聚类任务。总现实世界的网络中提取出的研究数据大多是没有标签的。因此,我们很难获取有关社区数的先验知识。此外,大多数现有的深度学习社区发现方法(尤其是深度图嵌入),通过评估潜在特征空间中的节点相似度获取分类节点。然而,在后续的聚类算法中,聚类的目标数量仍然需要被事先定义。机遇:对于这一挑战,一个直接的解决方案是通过分析网络拓扑确定社区的数量,并将其整合到深度学习模型中。Bhatia和Rani等人遵循这一思想,采用基于随机游走的定制化PageRank算法,通过将图重构到一种线性的形式进行社区发现,并通过模块化的优化方法来应用调优。但是这些方法并不能保证网络中的每个节点可以被分配到特定的社区中。因此,我们需要为社区发现任务涉及新的模型,从而避免在分配社区的过程中漏掉某些节点。挑战2:网络层次网络层次反映了分层的网络结构,它将位于独立的层上的多个群组连接了起来,从而形成一个更加复杂的网络。而每一层都专注于特定的功能。对于多层网络,用于社区发现的深度学习技术必须实现对于两种层次上的表征的提取。而且他们将面临多层网络固有的挑战,这包括不同的关系类型以及不同层中不同的稀疏程度。机遇:为了区分不同种类的连接,Song和Thiagarajan提出了一种具有特殊子图设计的多层DeepWalk模型,从而保存了层次化的结构。但是他们并没有同时优化可以用于所有层的公用表征以及保留了特定层网络结构的局部表征。他们的目的是利用不同层之间的依赖,而实际上这种依赖关系经常被破坏。此外,对于新的设计来说,还应该考虑与层数增加有关的可伸缩性问题。因此,在研发用于具有网络层次的社区发现的深度学习方法的问题上,我们还有很长的路要走。挑战3:网络异质性网络的异质性指的是网络中实体类型的显著差异,而各种各样的节点集合和它们之间复杂的联系形成了异质网络。因此,我们应该通过不同于同质网络的方式研究异质网络中的社区发现。在应用和研发深度学习模型和算法时,应该解决异质网络实体上的概率分布的差异。机遇:大多数之前的深度学习方法并不是基于网络异质性研发的。Change等人设计了一种非线性嵌入函数,它被用于捕获异质组件之间的交互。因此,未来在异质网络上至少存在两个方面的研究机遇:(1)异质网络表征的深度图嵌入学习模型以及相关的支撑算法;(2)采用新型训练过程的特定深度学习模型,旨在学习隐藏层中的异构图属性。挑战4:边上带符号的信息许多现实世界中的网络具有边上的符号信息(即正关系或负关系)。在有符号网络的环境下,用于社区发现的深度学习方法面临的挑战是:通过不同的符号信息表示的节点之间的联系应该以不同的方式对待。机遇:一种可能的解决方案是,通过设计一种随机游走过程引入正关系边和负关系边。Hu等人遵循这一思路,基于词嵌入技术研发了一种稀疏图嵌入模型。但是,他们的方法在一些小型的真实世界中的有符号网络中的性能要差于作为对比基线的谱方法。另一种的可能的解决方案是重建一个有符号网络的邻接矩阵表征。然而,这又面临着另外一个问题:现实世界中的绝大部分邻接连接是正关系。Shen和Chung施加了更大的惩罚,使他们的栈式自编码器模型更加关注重建稀缺的负边而不是丰富的正边。然而,在大多数情况下,我们并不能获取关于大量节点的社区分配信息。因此,在有符号网络中,社区发现的高效的无监督方法仍然有待探索。挑战5:社区嵌入社区嵌入是一个新兴的研究领域,这种方法将对社区而不是每个独立的节点进行嵌入。社区嵌入重点关注对社区进行感知的高阶近似而不是在节点邻居之间的1阶或2阶近似。未来,社区嵌入研究面临的挑战有:(1)高昂的计算开销;(2)节点和社区结构之间的关系评估;(3)应用深度学习模型时发生的其它问题,例如社区之间的分部漂移。机遇:设想有一种智能的方法通过自动选择针对节点和/或社区的表征模块来支撑社区嵌入。为此,Philip等人建议从以下研究目标入手:(1)如何将社区嵌入整合到一个深度学习模型中?(2)如何为了「计算地更快」这样的目标直接嵌入社区结构?(3)如何优化整合好的深度社区发现学习模型中的超参数?挑战6:网络的动态性网络的动态性主要包含两种情况:网络拓扑的变化,以及在固定拓扑上的属性的变化。拓扑的变化会引起社区的演化。例如,添加或删除一个节点会影响全局的网络连接,因此它也会改变社区结构。对于静态网络来说,深度网络社区发现学习模型在面对每个网络的快照时,需要重新训练,这里面包含一些重复的工作。对于静态网络中的时序属性,技术上的挑战在于对于流数据的深度特征提取,这些流数据的概率分布和属性随时都会变化,它们引入图数据作为深度学习模型输入的另一部分。机遇:针对时间和空间维度上的动态特性,人们还没有研发用于社区发现的深度学习模型。未来的研究方向包括:(1)发现并识别社区间的空间变化;(2)学习深度模式,它同时对时序特征和社区结构信息进行嵌入;(3)为社区发现任务研发一种统一的深度学习方法,它可以同时处理空间和时间特征。挑战7:大规模网络大规模网络指的是拥有数以百万计的节点和边、大规模结构化模式以及高度动态性的大型网络。因此,大规模网络有其固有的规模特性(例如,社交网络中与规模无关的特性,节点度的米率分布特性),这些特性会影响社区发现任务中的聚类系数。此外,通过分解后的有关高维邻接关系的近似度度量,研究人员将分布式计算应用于可扩展的学习,同时他们也面临着鲁棒的学习控制和协作计算的问题。不断变化的网络拓扑进一步增加了近似度估计的难度。总而言之,大规模网络中的社区发现设计上述所有提到的挑战,以及可扩展学习方面的挑战。机遇:大规模网络(例如,Facebook和Twitter)不仅提出了挑战,也催生了设计更先进的深度学习方法的机遇。为了充分利用大规模网络中的丰富信息,社区上的聚类任务更需要具有较低的计算复杂度并具有灵活性的新型无监督算法。深度学习中用到的关键数据降维方法(即矩阵低秩近似)并不适用于大规模网络,它在分布式计算场景下的计算开销也是很高昂的。因此,人们急需新型的深度学习框架、模型和算法。研发应用于大规模网络的深度学习方法需要通过精度和速度来评估,这种评估方式可能是最大的挑战。六、结语如今,我们生活在各种各样的网络中。发现这些网络的内在功能和特征有助于我们全面地理解周围的环境(尤其是在社交网络中)。社区还原了描述社会现象的复杂关系。传统的社区发现方法曾经依赖的是统计推断和机器学习(谱聚类)。然而,深度学习的发展极大地提升了社区发现方法的计算性能,用于社区发现的深度学习方法近五年来被广泛地研究。在这篇综述文章中,Philip等人全方位地回顾了模型和算法研发方面相应的技术趋势,并针对基于深度学习领域社区发现进展做了详细的阐述。最为重要的是,这篇综述还指出了将深度学习用于社区发现任务时存在的七个重大挑战,这在一定程度上将为下一代社区发现研究指明方向。雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网

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租客惠:乐享优惠,尽在这里手机支付”、“线上买单”已经成为越来越多人出门购物的结算方式,大家还会在买单前习惯性的问一下老板有没有优惠或者团购劵。现在,租客网平台的租客惠服务项目为广大用户提供“随机抽免单”的巨大优惠,让所有用户都有成为锦鲤幸运儿的可能。租客网的租客惠区别于其他团购优惠网站,以深圳为核心向全国其他城市扩散发展,以“租客群体”为首要用户目标,着重在小区及写字楼周边开发商家优惠,为租客带来近在咫尺的便利。租客惠现以咖啡厅、食堂、健身房、KTV为项目分类,在“咖啡厅”中已经拥有近二十家的商家入驻,其中CC果蔬吧是深圳当地著名的饮品店,一直坚持100%“不加水、不加糖、零色素、零勾兑”的制作原则,在深圳当地发展了20多家门店,在入驻租客惠后,各门店营业额得到了大幅提升,不管是下午茶还是休闲饮品都在租客惠平台得到了更大的流量曝光。还有芝芝舒芙蕾南山大冲店,用粉色系凸显满满的少女心,为租客提供舒芙蕾、铜锣烧、水果冰沙、牛乳茶的甜蜜享受。在“食堂”中既有披萨餐吧,也有麻辣串串,其中萨姆王·披萨屋是主打“普罗旺斯传统手工披萨”的连锁品牌,涵盖披萨、帕尼尼、意面、小食、饮品等,由米其林大厨严格品控,用地中海风味美食为租客打造品质生活。“如何能按时吃每一餐,并且让每一餐都吃得有营养”是许多租客在外生活需要解决的问题,自己没有时间精力做饭,部分外卖质量堪忧,因此租客需要一家实惠便利、安全放心的餐饮店,解决自己一日三餐。在“健身房”中不光有健身会所,还有搏击俱乐部,其中巨鹿搏击俱乐部是深圳首家专注于白领拳击搏击,集训练、培训与比赛为一体的专业化、国际化的拳击搏击俱乐部,拥有国内外顶尖师资团队,定期举行内部对抗赛,让忙碌于工作的租客得到充分的身体锻炼,让租客久坐的身体得到专业教练的指导放松。对于租客来说,租客惠不仅是一个买单结算的服务工具,也是一个温暖贴心的生活助手,在租客需要咖啡来提神醒脑的时候,用租客惠可找到超多类型的商家;在租客需要美食来安抚味蕾的时候,用租客惠可找到不同口味、不同菜系的餐厅;在租客需要体能教练来指导锻炼的时候,用租客惠可以找到专业的健身房来挥汗如雨,租客惠已经成为租客生活中不可缺少的伙伴。

2020年04月11日 14:27

定向降准首批资金落地:带动融资成本下行 政策仍有空间

4月15日,市场迎来定向降准首批资金。这一举措将有效增加中小银行支持实体经济的稳定资金来源,有助于引导市场利率下行,也有利于促进降低小微、民营企业贷款实际利率。随着经济社会秩序加快恢复,CPI开始高位回落,货币政策在注重与财政、就业等政策协同配合方面仍有发力空间——  4月15日,市场迎来定向降准首批资金。  4月3日,中国人民银行决定实施年内第三次降准。此次降准为定向降准,分4月15日和5月15日两次实施到位,防止一次性释放过多导致流动性淤积,确保降准中小银行将获得的全部资金以较低利率投向中小微企业。  此次降准公布后,银行间市场流动性充裕,资金利率加速下行,多期限资金利率创下近年来新低。  资金价格创新低  4月14日,DR001也就是银行间存款类机构以利率债为质押的1天期回购利率均值,继续保持在1%以下。  从历史走势看,DR001低于1%的情况并不多见。2019年年中、年末以及2020年年初,这一利率曾一度跌至1%以下。4月3日,央行宣布将实施定向降准后,DR001再度跌至1%下方。4月7日,DR001一度跌至0.6%,成为该指标自2014年12月15日公布以来的历史最低值。随后,这一利率有所回升,但截至4月14日收盘,这一利率仍然保持在1%以下。  实际上,2月份以来,市场资金利率就趋于下行。2月开始,央行在公开市场的操作利率、中期借贷便利(MLF)利率、贷款市场报价利率(LPR)“接力式”下调,资金利率开始逐步下行。  上海银行(8.320,-0.05,-0.60%)间同业拆放利率(Shibor)各期限品种曲线自2月开始逐渐下行。与3个月前的水平相比,Shibor隔夜品种和3个月期品种均已累计下行超过100个基点。  不仅是短期限的资金利率下行,较长期限的资金利率水平也在走低。3月、6月、9月和1年期Shibor上周以来均出现显著下滑。1个月期至1年期Shibor分别跌至11年来的最低点,1年期Shibor首次跌破2%至1.73%。  带动融资成本下行  近期短中长期资金利率显著下行,与央行加大流动性投放、引导市场利率下行有关。  今年以来,央行已三次降准,中长期流动性投放力度较大,使得中长期限的资金更为便宜。随着流动性投放力度的加大,银行间流动性充裕。  这从一季度金融数据大幅超预期也能看出来。一季度新增人民币贷款7.1万亿元,同比多增1.3万亿元;3月末M2增速10.1%,达到近年来的高位,重新回到两位数增速;社会融资规模增速11.5%,比2019年年末提高0.8个百分点,逆周期调节有力。  银行间市场流动性充裕也带动了社会融资成本明显下降。数据显示,3月份一般贷款平均利率是5.48%,比LPR改革前的2019年7月份下降了0.62个百分点。代表性的市场利率——10年期国债利率3月末比去年的高点下降了0.84个百分点,企业债券利率比2019年高点下降了大约1个百分点。  统计数据显示,一季度五大国有商业银行新增的普惠小微贷款达2400亿元,同比多增了750亿元。这五家大行的普惠小微贷款利率是4.4%,比去年全年的平均值下降了0.3个百分点。  在4月15日定向降准落地后,将为市场带来长期资金约4000亿元,平均每家中小银行可获得长期资金约1亿元,有效增加中小银行支持实体经济的稳定资金来源。  货币政策仍有空间  定向降准落地后,业内专家认为,接下来宏观政策逆周期调节仍有空间。  中国民生银行(5.780,0.00,0.00%)首席研究员温彬认为,随着国内疫情防控取得阶段性重要成效,经济社会秩序加快恢复,CPI开始高位回落,为货币政策操作打开了更大空间。  国家统计局发布的数据显示,3月份CPI同比上涨4.3%,涨幅比上月回落0.9个百分点。这是CPI同比涨幅连续两个月收窄,并回落到5%以内。  温彬认为,下阶段,在保持流动性合理充裕的背景下,货币政策调控应由数量型工具向价格型工具转换,一方面引导国债收益率曲线整体下移,推动企业债融资利率下行;另一方面适时适度下调存款基准利率,引导LPR利率下降,进一步降低实体经济融资成本。  “货币政策在注重与财政、就业等政策协同配合方面仍有发力空间。”交通银行(5.180,-0.01,-0.19%)金融研究中心首席研究员唐建伟认为。  央行一季度货币政策例会指出,要健全财政、货币、就业等政策协同和传导落实机制,对冲疫情对经济增长的影响。  温彬表示,增强财政和货币政策联动,要在信贷投向上加大对重大基础设施建设项目、新基建、民生工程等领域支持力度,支持居民消费升级,提高对民营企业和小微企业的信贷占比,不断优化信贷结构。  唐建伟认为,未来货币政策在继续通过降准、公开市场操作、MLF投放等保持市场流动性合理充裕,引导市场利率稳中有降的同时,还应抓住CPI回落的时机,适时通过调降MLF操作利率,引导LPR的下行,带动贷款利率的下降来降低企业和居民部门资金成本,为稳投资、促消费、扩内需做贡献。  唐建伟表示,此外,还可在适当的时机对存款利率进行“并轨”,进一步推进利率市场化。在市场利率下行趋势中,实现银行负债成本与市场资金成本趋势的联动,减轻银行负债端压力,激发银行服务实体经济的主动性。责任编辑:蒋晓桐

2020年04月15日 12:11