图模型由点和线组成的用以描述系统的图形。图模型属于结构模型(见模型),可用于描述自然界和人类社会中的大量事物和事物之间的关系。在建模中采用图模型可利用图论作为工具。按图的性质进行分析为研究各种系统特别是复杂系统提供了一种有效的方法。构成图模型的图形不同于一般的几何图形。例如,它的每条边可以被赋以权,组成加权图。权可取一定数值,用以表示距离、流量、费用等。加权图可用于研究电网络、运输网络、通信网络以及运筹学中的一些重要课题。图模型广泛应用于自然科学、工程技术、社会经济和管理等方面。见动态结构图、信号流程图、计划协调技术、图解协调技术、风险协调技术、网络技术、网络理论。

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基于事件社会网络(Event-Based Social Network,EBSN)是一种结合了线上网络和线下网络的新型社会网络,近年来得到了越来越多关注,已有许多国内外重要研究机构的研究者们对其进行研究并取得许多研究成果.在EBSN推荐系统中,一个重要任务就是设计出更好、更合理的推荐算法以提高推荐精确度和用户满意度,其关键在于充分结合EBSN中的各种上下文信息去挖掘用户、事件和群组的隐藏特征.本文主要对EBSN推荐系统的最新研究进展进行综述. 首先,概述EBSN的定义、结构、属性和特征,介绍EBSN推荐系统的基本框架,以及分析EBSN推荐系统与其他推荐系统的区别.其次,对EBSN推荐系统的主要推荐方法和推荐内容进行归纳、总结和对比分析.最后,分析EBSN推荐系统的研究难点及其发展趋势,并对本文作出总结.

http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6145&flag=1

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Decomposable graphical models, also known as perfect DAG models, play a fundamental role in standard approaches to probabilistic inference via graph representations in modern machine learning and statistics. However, such models are limited by the assumption that the data-generating distribution does not entail strictly context-specific conditional independence relations. The family of staged tree models generalizes DAG models so as to accommodate context-specific knowledge. We provide a new characterization of perfect discrete DAG models in terms of their staged tree representations. This characterization identifies the family of balanced staged trees as the natural generalization of discrete decomposable models to the context-specific setting.

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