Explore la structure des réseaux sociaux et d'information, en se concentrant sur les composants géants, le clustering, la formation de liens et la connectivité réseau.
Plonge dans la dynamique des réseaux sociaux et d'information, y compris le comportement de troupeau, les cascades d'informations, l'attachement préférentiel et le paradoxe de l'amitié.
Explore l'importance du classement dans les réseaux, en mettant l'accent sur des algorithmes tels que PageRank et HITS pour le classement des pages Web.
Explore la décomposition de la valeur singulière et l'analyse des composantes principales pour la réduction de la dimensionnalité, avec des applications de visualisation et d'efficacité.
Explore les intégrations de mots, les modèles de sujet, Word2vec, les réseaux bayésiens et les méthodes d'inférence telles que l'échantillonnage Gibbs.
Explore Latent Dirichlet Allocation, un modèle de sujet probabiliste pour le regroupement et l'analyse de documents à l'aide de distributions sur des mots et des sujets.
Couvre les flux de données, le calcul de la mémoire sous-linéaire, la similarité des documents et les techniques de réduction des dimensions randomisées pour gérer efficacement les défis «Big Data».
