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摘要：结合结构支撑理论，探究节点网络结构支持力的一些性质，提出了社交网络结构中的全网支持力和被支持力的总量一致性，并进一步提出计算节点支持力的方法。谣言作为特殊

到目前为止，在某些标准的谣言传播模型中，从无知者到传播者的过渡概率始终被视为常数。 但是，从实际的角度来看，个体是否被邻居传播者感染的情况在很大程度上取决于他们之间关系的信任度。 为了解决这个问题，我们引入了谣言扩散的随机流行病模型，其中将传染概率定义为联系强度的函数。 此外，我们在指数为gamma = 2.2的情况下，在真实的无标度社交网站上对模型的行为进行了数值研究。 我们证实，关系的强度在谣言传播过程中起着至关重要的作用。 特别是，优先选择弱势关系并不能使谣言传播得更快，更广，但是消除它们后，传播效率将受到很大影响。 另一个重要发现是，扩展器的最大数量max（S）对免疫概率mu和衰变概率nu非常敏感。 我们表明，较小的mu或nu会导致谣言的散布，并且它们之间的关系可以描述为函数ln（max（S））= Av + B，其中截距B和斜率A可以拟合完美地作为亩的幂律功能。 我们的发现可能会提供一些有用的见解，有助于在实践中指导应用程序并减少谣言带来的损害。

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社交隔离 Social-Danceancing是一个开源项目，用于自动估计与未经校准的RGB相机的人际距离。 该软件可免费用于任何非商业应用，以评估对安全距离的遵守情况。 该代码是开放的，可以在您的支持下进行改进，如果您想帮助我们，请至与我们联系。 什么是新的 [2020年12月18日] 现在可以从以下链接下载数据集： 。 [2020年11月5日] 我们的工作已被WACV 2021接受。 拿出！ [2020年11月4日] 算法更新，具有更好的距离评估和更快的计算速度 快速椭圆交点用Shapely检查 添加了遮罩支持以选择有趣的区域 流媒体支持 从Jetson nano相机获取 支援Cuda 10.1的Ubuntu 20.04 [2020年4月24日] 用于实时摄像机采集和视频处理的代码。 文件夹中的新视频示例。 描述 给定从场景捕获的帧，该算法首先使用现成的身体姿势检测器检测场

社会距离检测 这是我尝试检测视频中的社交距离。

社交事件检测 随着社交媒体内容的激增，查找与感兴趣的社交事件相关的数字内容是一项艰巨的任务，需要搜索可能来自不同来源和站点的大量数据。 显然需要可以支持人类完成这项任务的算法。 在这个项目中，我们的目标是发现与事件相关的多媒体，并将它们组织在特定于事件的集群中，在 Web 多媒体集合中。 这可以为聚合和搜索应用程序提供基础，从而促进更容易地发现、浏览和查询社交事件。 数据 从获取数据 创建文件夹../res 地点 *_events.txt、metadata.xml 创建文件夹 ../res/photos 并将所有照片放入其中。 跑步 要运行的脚本顺序 过滤器.py 特征_gen.py feature_sift_gen.py 文件 距离_svm.py 集群.py 精度.py（可选） 参考 “使用多模态聚类和集成监督信号的社会事件检测”，Georgios Petkos、Symeo

社交网络面临着许多的安全问题,目前大部分的研究主要集中于社交网络中的(核心)节点、关系、结构等方面,因此"安全关系"的研究显得尤为重要.通过分析安全风险与发生事件之间的关联,采取等级划分、数值度量、多态数据融合、逻辑关联等因素下定性与定量相结合的计算机制,提出了一种基于贝叶斯网络的社交网络安全关系态势评估模型,为社交网络上安全态势的感知与预测提供理论依据.

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