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答案 1：
從實用角度看，其它解答里提到的效率問題的確是個致命缺陷（當然，在有些特定領域也不是毫無實用價值的）。從學術研究角度看，我覺得文中給出的方法由朱曉進（infor-tik.uni-trier.de/...~ley/db/indices/a-tree/z/Z-u:Xiaojin）在2002-2005間某些工作很容易想到，在技術的進化過程中主要是增加了多樣性而不是提高了先進性。最后，-()和f_w()函數在第五節里定義了。答案 2：
Generally I don"t t-ink t-is is a very useful -. First, t-e algorit-m is not very efficient, especially for large scale applications. It needs random walk during eac- iteration of training, w-ic- is very expensive. Second, its perfor-nce (AUC=0.7) compared to a untrained random walk model (AUC=0.6) is not significantly different from t-e users" perspective. Lastly, some tec-nical details are not clearly defined like -(), f_w(), etc.答案 3：
這篇文章還是蠻有趣的，把隨機游走這一類的算法納入到了監督學習的框架中，提供了一個一致的解決方案。只要能拿到實際數據，估計未來一兩年內會有不少人走這個方向，因為一方面是個自洽的體系，另一方面有些理論推導，還有不少可調整的地方，學界是比較喜歡這類東西的。樓上這位仁兄說的都在理，在實際應用中這個算法的確會遇到比較大的挑戰，并且效果也提高有限，至于如何用這篇文章提供的思路和解決方案，需要根據不同的目的和應用場景吧。答案 4：
根據文中的實驗數據，SRW的結果比LR的沒好多少。所以，我認為SRW方法的實際價值有限。答案 5：
隨機走是圖核里面的模型嗎，在社交網絡上好像應用很大，有一篇介紹社交圖譜的報告，歡迎索取。。。下一篇:當代非洲有哪些優秀的攝影師？ 下一篇 【方向鍵 ( → )下一篇】
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