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SEO关键词怎么做才能做到真正的优化?

2020年12月08日 20:55

关键词设置

公司在做网站时先要在后把网站关键词,网站标题,网站描述设置好,网站每个栏目都要设置好,网站标题和网站描述也得带有关键词,这样做优化时可以提升优化效果。

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连日来,针对网友和群众反映的宝安区个别地产项目存在捂盘惜售、房源内定等情况,宝安区住建局深入开展专项整治行动,对相关企业进行走访约谈,督促房地产企业规范经营行为,主动澄清不实信息。日前,有网友反映宝安区新桥万丰海岸城项目存在房源内定问题,宝安区住建局对开发公司相关负责人进行了约谈,要求该项目采取委托公证公开抽签选房的形式,公司员工不得参与房源炒作,不得内部截留房源,不得将回迁房提前进行交易。同时,针对群众投诉的华强城市花园存在捂盘惜售问题,市、区住建部门对该小区进行了走访调查,要求开发企业不得捂盘惜售,不得收取价外费用,对于网络上不实的言论要及时澄清,消除影响。华强城市花园开发企业塘尾股份合作公司已通过报纸发布公开声明,承诺不会收取“喝茶费”,若有本公司员工或中介人员有索要“喝茶费”的情况,可向本公司和房地产主管部门投诉。“位于宝安中心区的盛意家园已有现房却不见入市,是否有捂盘惜售之嫌?”针对网友反映的情况,宝安区住建局对开发企业深圳市海汇房地产开发有限公司进行了约谈。5月23日,开发企业在报纸上发布了《关于澄清针对盛意家园不实言论的声明》,当中指出,该项目仍处于消防调试、室内水电安装、室内公共部位装修阶段,还未达到现楼销售条件,项目不存在内定房源,任何以内部提前拿房收取“喝茶费”等费用的行为,均为恶意欺诈宝安区住建局已责成所有住宅项目采取委托公证公开认筹抽签选房的形式予以销售,如发现房地产开发企业、中介机构收取“喝茶费”“更名费”等价外费用违法行为,将联合市场监管部门予以行政处罚。据了解,近日深圳市住建局联同、深圳市房地产经纪协会和宝安区住建局,对网传挂牌价过高的个别二手房项目进行检查,责令涉事中介机构将挂牌价格明显高于近期真实成交均价的房源全部下架。目前宝安全区正在深入开展房地产市场专项整治行动,捂盘惜售、价外加价、虚假广告、发布虚假房源等地产市场违法违规行为均在此次专项治理行动之列,一旦发现相关违法违规行为和楼盘,住建部门将进行严厉查处并予以曝光。

2020年06月15日 18:31

Philip S. Yu 团队最新综述!社区发现的深度学习方法:进展、挑战、机遇

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

2020年05月22日 11:50

在线教育爆火,只有这两类公司抓住了流量红利,60%企业恐倒闭

今年2月,在线教育的需求全面爆发。此前,从业者热议的话题一直是如何培育市场获取流量。2019年,在线教育大打营销牌,烧钱拼广告,花费几百亿也不过带来几千万用户。疫情下,因为“停课不停学”,不花一分钱,就全面的提高了家长和学生对在线教育的认知,也使在线教育迎来爆发性的流量增长,有业者估测,至少为在线教育节约近5000亿的获客成本。各大媒体纷纷预测,在线教育将成为疫情过后的最火行业之一,可能将改变在线教育获客难、获客贵,大部分呈亏损的状态,并在5年后迎来大爆发。多鲸资本合伙人葛文伟表示,决定着在线教育爆发的关键因素有两个,一个是底层基础设施的变化,5G、AI等科技的发展和建设,家庭网络的普及和使用费用的降低,在提高在线教育效果的同时,令用户使用在线教育的门槛持续降低。另一个是形成完整产业链,即在线上教师培训、技术平台提供等产业环节上都有专门的服务机构。产业上下游的不断完善,将实现资源协同共振,不断降低企业成本。而大批量的用户涌入,也引发了不少从业者的忧虑。中国平安旗下麦奇教育科技(iTutorGroup)中国大陆事业部总经理赖荣明的观点较有代表性,他说,“如果一些教育机构因为承接不住大流量的涌入,而降低了教学质量,或者一些匆忙转向线上的教育机构不能给用户带来良好的体验,4月后将引来退费潮,机构仍然要面临重大打击。而很多用户可能会丧失对在线教育的信任,或者形成恶劣印象,短时间内很难扭转,反而可能成为在线教育的灾难。”更让从业者担心的是,此次在线教育在全国的“被迫性”普及,还有可能给在线教育发展带来极大的负面影响。由于教培行业具有产品标准化复制难、产品差异化难、评判标准复杂等特点,而大批量的用户涌入,在线教育企业是否有“招架之力”,教师及运营服务人员是否充足,服务是否跟得上,课程效果是否经得起检验,都将决定着其能否“有未来”。从这个角度来说,这场突如其来的疫情,恐怕不是在线教育企业的机会,而是试金石。有观点认为,今年一年内将有至少60%在线教育公司会倒闭,一大批抗风险能力弱的中小企业将被淘汰出局。精锐教育CEO张熙表示,目前,大部分在线教育公司都没有正现金流,发展都靠投资,存在泡沫。年初第一家宣布停运的在线教育企业明兮大语文,似乎也印证了这一推断。在其创始人王嘉树《致明兮家长的一封信》中,这样解释停运原因,“因为发展冒进,在项目初期同时开了4个学年的课程研究,导致投入大幅增加,同时又出现对融资节奏的误判,造成了运营资金产生巨大缺口。而最近融资中,投资方线下产业居多,因疫情放弃投资。”不过,线下教育的被迫转型和竞争的加剧,也将带来在线教育模式突破和创新的可能。行业中可能出现黑马,正如淘宝后再有京东、拼多多。但可以肯定的是马太效应将继续增强,头部企业的优势将进一步凸显。已经经过大量客户检验的产品和服务,势必仍将在这次疫情后,收获留存大批付费用户。已在教育行业布局多年的山行资本相关负责人表示,“疫情的爆发使在线教育迎来了意料之外的增长爆发,现在就是比拼各家公司此前积累的能力。”2月以来,iTutorGroup全平台流量增长4倍疫情为在线教育带来了极大机遇,但未必利好每一家在线教育机构。研究表明,只有两类公司抓住了这次疫情的流量红利:一是帮助实现教育信息化的互联网巨头,如阿里钉钉、腾讯教育、科大讯飞等,它们为各地中小学搭建线上平台。钉钉自2019年3月发布“钉钉未来校园”解决方案后,正式推出“教育钉钉”建立教育业务线,助力中小学校园教育数字化转型。在12月17日“教育钉钉”成为教育部在官网公布首批通过备案的教育类移动APP之一,然而彼时钉钉在大众心目中的定义仍然是“办公软件”。而疫情发生后,钉钉教育支持平台的身份被大众所熟知,教育行业地位开始突显。钉钉于1月29日发布“在家上课”计划,紧急上线直播课堂等,支持全国大中小学远程教学后,使得其下载量暴增。在各大APP应用商店排名不断上升,甚至越居首位,随后也被中小学生屡屡推上热搜。据阿里巴巴合伙人、钉钉副总裁方永新(花名大炮)透露,自疫情发生钉钉上线在线课堂后,带来的用户增量至少是以前10倍以上。截止2月中旬,钉钉已经支持了全国超30个省份、300多个城市的大中小学开课,覆盖超5000万学生。这教育业务规模的扩大,让阿里巴巴集团看到了中国未来数字化教育发展更多的可能性,将加大投入力度,优化巩固钉钉在教育生态中的地位。方永新表示,“钉钉教育线团队规模约为30人,此后阿里巴巴集团将在人员、技术、资源上进行更多的投入。明年我们除了去服务更多的学校、教育局和教育厅之外,更重要的是把目前我们发现的一些学校、学校、老师的的新需求,做重点开发,提供增值服务。”二是现有的在线教育龙头,如新东方、好未来、猿辅导、iTutorGroup等。中国平安旗下麦奇教育科技(iTutorGroup)成立于1998年,是全球第一家成立超20年的在线教育机构,为用户提供成人英语、对外汉语和青少儿英语、数学、语文、编程等真人在线互动课程,目前,已拥有数万名老师,每年提供超过千万堂在线互动课程。iTutorGroup靠成人英语真人互动培训起家,后期逐步开发了青少儿K12阶段课程,品类扩充至包括英语、数学、语文、编程在内的四门课程。并打造了成人在线英语教育品牌TutorABC、青少儿在线教育品牌vipJr,以及在线汉语教育品牌TutorMing三个子品牌。自2月以来,iTutorGroup全平台流量环比增长4倍,旗下青少儿在线教育品牌vipJr同比上涨215%,成人在线英语教育品牌TutorABC同比上涨了85%,单月注册用户突破了100万。其中80%新增注册量来自免费公开课。赖荣明表示,赠课的确是对外进行品牌和产品能力展示的一个机会,但要量力而行,且性质要单纯,保证质量和效果,“只有质量才能把流量留下来”。目前,iTutorGroup的付费用户两个品牌各占50%,而vipJr增速明显更快。“过去三年我们在青少儿英语方面投入更多,未来将同时发力英语、语文、数学、编程,为客户打造一站式学习平台。”赖荣明说,未来vipJr将成为iTutorGroup未来战略重心。战略重心转移,并不代表成人英语需求的下降,而是在线成人英语培训方面TutorABC的市场占有率已经达到了一定高度,产品已经相对成熟,未来一年TutorABC将更注重面向B端提供专业英语学习,打造“英语+”的概念。在线教育目前最大成本投入是获客,而iTutorGroup除了利用TutorABC、vipJr,两个品牌的互相引流外,还背靠中国平安集团这个巨大流量池。“在线教育建立自己的私域流量池是很重要的,烧钱获得流量,势必导致盈亏不平衡。目前集团各专业公司都在帮我们推广产品,未来我们还将为集团旗下各公司定制课程,深度服务与协作互引流量。”赖荣明坦言,今年也将面临着更大的工作压力,加快工作节奏。“其实我们原计划2020年底开放在线学习平台麦奇云,但是疫情突发,考虑到学校和B端机构对于平台系统支持的迫切需求,我们最终决定将开放时间提前。”iTutorGroup自研系统,目前技术团队已达500余人在这次疫情中,在线教育的工具性被凸显,即其互联网属性更被大众认可,而教育属性则次之。大部分被迫投入在线教育的用户,抱有的想法是“特殊时期,教育有总比没有好。”因此对于大部分在线教育企业而言,这次短期的用户暴增有可能只是一次免费的公益,而真正能帮助其获得红利和留存的是教育服务效果和体验。当教育部下发通知要求停止线下教学活动后,线下教育机构纷纷陷入焦虑,紧急求助寻找支持线上教学的开放平台。同时,各大在线教育机构通过免费攻势迎来大批流量,也迎来了宕机,微博中“XXX崩了”的热搜不断,评论中满是学生的吐槽。iTutorGroup却是个例外,“其实创立之初我们也是应用第三方直播平台进行授课,但运营过程中,我们逐渐发现第三方平台提供的服务不够精细,存在数据无法收集分析、依赖人工排课等情况,功能限制太多,如果定制,平台方要价又太高。”赖荣明对猎云网说。自2005年开始,iTutorGroup就投入到了一系列技术研发中,目前技术团队已达500余人,建立了动态课程生成系统、环球网络架构、在线学习系统以及可实现万人同时在线的全球智能讲堂等自研系统及平台。“如今iTutorGroup的运营完全依赖自研系统,尤其这次疫情期间对B端学校、机构免费开放的在线学习平台麦奇云,运用了自主研发的AI智能相关技术,可以完成教学、教材分屏、智能排课、课后作业、在线会议等在线教育机构的一系列运营。”据介绍,未来中国平安还将在技术方面对iTutorGroup持续赋能,提高其产能产值,赋能教师与教研团队。在线教育头部企业,更有争夺红利的实力,因为运营时间较长,对产品的打磨更完善,营销的经验也更加丰富,在突发疫情面前的反应也要更快。“麦奇科技创建至今已经有22年了,线上教育行业中发展史这么长的公司是难得一见的。这是缘于在日常运营中我们非常注重财务规划,不会动用学员未消课的预付款。另外由于我们经历过非典、台风等突发事件的洗礼,已经为应对突发情况的积累了很多经验和技术支持。”赖荣明说。在疫情发生之初,iTutorGroup召开了4个多小时的会议,对疫情形势做了分析和判断,并进行了紧急部署:全体员工取消休假线上复工,应对可能激增的用户;开启线上招聘,培训储备班主任和教师;对外开放每月400堂免费公开课,让学员平安在家学;捐赠1万套牛津英语课给战役一线人员,免费开放自主研发的在线学习平台麦奇云,并顺势在中国平安旗下子公司如平安好医生、壹钱包等APP中设立服务专区。大年初三,iTutorGroup就实现了全员线上复工,从1月底启动线上招聘至今共10000多人投递简历,超过60%参加线上面试,录取400多人,为后续在线教育的爆发增长储备员工。“疫情期间陆续有其他在线教育公司停运,并向我们寻求援助,预计4月后还会出现类似的情况。”不可否认,疫情为在线教育带来了短期的流量暴增,并提前了在线教育发展进程,然而能否将流量真正变为红利还要看疫情结束后各家的转化和留存率。

2020年03月14日 00:14