【摘 要】
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社会网络的发展使人们的沟通变得越来越便捷,对社会学网络模型的研究不仅具备理论价值,它还具备极高的应用价值。但是,由于社会学网络中的数据是以稀疏形式存在的,再加上噪音
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社会网络的发展使人们的沟通变得越来越便捷,对社会学网络模型的研究不仅具备理论价值,它还具备极高的应用价值。但是,由于社会学网络中的数据是以稀疏形式存在的,再加上噪音数据与数据缺失等现象的普遍存在,这使传统的数据处理技术存在很大弊端与不足。同时,现阶段社会学网络的研究还尚未形成较为完善的社会学理论支撑。为此,本文便基于社会学理论和稀收学习方法对社会学网络模型进行深入的研究,以此有效处理社会学网络中所存在的稀疏数据之间的内在关系及其交互,为社会学网络模型提供足够的社会学理论支撑,以此帮助相关人员克服社会学网络
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