The opening keynote by Jennifer Cha

The opening keynote by Jennifer Chayes (Microsoft) introduced the concept of graphons, mathematical objects which originated in graph theory in the 1990s but recently found surprising applications in sparse massive networks (such as the user network of Facebook or even the Internet itself). In very informal terms, a graphon is the continuous limit of adjacency matrices for a sequence of finite graphs, as the number of vertices tends to infinity. Graphons can be used as a non-parametric model of massive networks, where more traditional parametric models are prone to overfitting. Graphon models can be learned from a single snapshot of the network and generate predictions for its future states. The theory behind graphons was rigorously developed and the potential impact is massive, but it remains to be seen whether the model is a good fit for actual networks in practice.

On the more practical side there are such diverse works as graph fraud detection, audience expansion in advertising, talent detection in the job market or geographic recommendation:

Kết quả (Việt) 1:

Bài diễn văn khai mạc của Jennifer Chayes (Microsoft) giới thiệu các khái niệm về graphons, các đối tượng toán học có nguồn gốc trong lý thuyết đồ thị trong thập niên 1990 nhưng mới tìm thấy các ứng dụng đáng ngạc nhiên trong các mạng lớn thưa thớt (chẳng hạn như người dùng mạng Facebook hoặc thậm chí Internet chính nó). Trong điều kiện rất thân mật, một graphon là các giới hạn liên tục của ma trận kề cho một chuỗi các đồ thị hữu hạn, vì số lượng các đỉnh có xu hướng đến vô cùng. Graphons có thể được sử dụng như là một mô hình không tham số của các mạng lưới lớn, nơi mô hình tham số truyền thống được nghiêng để overfitting. Graphon mô hình có thể được học từ một bản chụp duy nhất của mạng và tạo ra các dự báo cho các quốc gia trong tương lai. Lý thuyết đằng sau graphons một cach nghiêm tuc được phát triển và tác động tiềm năng lớn, nhưng nó vẫn còn để được nhìn thấy cho dù các mô hình là thích hợp cho các mạng lưới thực tế trong thực tế.Về phía thực tế hơn là những tác phẩm đa dạng như biểu đồ phát hiện gian lận, đối tượng mở rộng trong quảng cáo, phát hiện tài năng trong thị trường việc làm hoặc đề nghị địa lý:

Kết quả (Việt) 2:

Các bài phát biểu khai mạc của Jennifer Chayes (Microsoft) đã giới thiệu các khái niệm về graphons, các đối tượng toán học mà có nguồn gốc trong lý thuyết đồ thị vào những năm 1990 nhưng gần đây thấy các ứng dụng đáng ngạc nhiên trong các mạng lớn thưa thớt (như mạng người sử dụng của Facebook hoặc thậm chí bản thân Internet). Trong điều kiện rất không chính thức, một graphon là giới hạn liên tục của ma trận kề cho một chuỗi các đồ thị hữu hạn, là số đỉnh có xu hướng đến vô cùng. Graphons có thể được sử dụng như là một mô hình phi tham số của các mạng lớn, nơi có mô hình tham số truyền thống dễ bị overfitting. Mô hình Graphon có thể học được từ một bản chụp đơn của mạng và tạo ra những dự đoán cho các tiểu bang tương lai của nó. Lý thuyết đằng sau graphons được chặt chẽ phát triển và tác động tiềm năng là rất lớn, nhưng nó vẫn còn để được nhìn thấy cho dù mô hình này là phù hợp cho các mạng thực tế trong thực tế.

Về mặt thực tế hơn đó là những tác phẩm đa dạng như phát hiện đồ gian lận, mở rộng khán giả trong quảng cáo, phát hiện tài năng trong thị trường việc làm hoặc giới thiệu địa lý:

Kết quả (Việt) 3:

Phát biểu khai mạc chủ đề của Jennifer Chayes (Microsoft) phát hành graphons khái niệm toán học của lý thuyết đồ thị, đối tượng có nguồn gốc từ thập niên 90, nhưng gần đây được tìm thấy ở mạng lưới thưa thớt. Quy mô đáng kinh ngạc, lập trình ứng dụng (như bộ mặt của mạng lưới Internet người dùng thậm chí chính).Ở khía cạnh không chính thức, một phần là vì Graphon sequence của ma trận kề của đồ thị liên tục, là số đỉnh của lớn vô hạn.Nhưng với tư cách là một graphons mạng phi tham số của mô hình, trong truyền thống các tham số của mô hình dễ dàng quá mức phù hợp.Graphon mô hình của một bức ảnh chụp từ trên mạng Internet có thể học và tạo ra tình trạng dự đoán tương lai của nó.Lý thuyết đằng sau graphons rất nghiêm ngặt và ảnh hưởng tiềm năng rất lớn, nhưng nó vẫn là thực tế mô hình mạng lưới là trong thực tế được xem.Ở nhiều khía cạnh thực tế có những tác phẩm khác, như là đồ gian lận phát hiện, ở trong quảng cáo của khán giả trong việc mở rộng thị trường địa lý, hoặc khuyến khích phát hiện tài năng: