

枢纽词:复杂采集加拿大pc28官网客服,高阶新奇性,赶快游走,幂律
论文题目:The dynamics of higher-order novelties 论文地址:https://www.nature.com/articles/s41467-024-55115-y 期刊称号:Nature Communications
在咱们的日常生计中,新奇性是一种常见的体验,岂论是初度探访一个新地方、尝试一个新餐厅,也曾听一首新歌曲,这些皆是新奇性的推崇。议论词,新奇性不单是体刻下个东说念主层面,更每每地存在于社会和科技翻新中。了解新奇性的酿成机制,关于揭示东说念主类创造力和社会及神经机制至关进击。
近期发表在Nature Communications的一篇著作聚焦于“高阶新奇性”(higher-order novelties),这是一种在已知元素基础上通过组合酿成的新奇性。与以往探求单一新奇元素不同,高阶新奇性波及多个元素的初度组合,如两个词汇或倡导的初度结合。探求通过界说高阶 Heaps 指数来表征这种组合的发现速率,并通过实证数据分析揭示了这一历程的动态特点。
探求发现,听歌记载、册本文本和科学著作的枢纽词三个数据集的高阶新奇性皆战胜 Heaps 法例,但其指数值跟着组合阶数的加多而下落。这些发现标明,即使在发现单个新奇项的速率疏通的情况下,更高阶的新奇组合的发现速率也存在各别。
图 1. 真确数据劝诱高阶Heaps指数
为进一步评释上述实证效果,探求建议了一个基于赶快采集的表面模子:边权重增强赶快游走(Edge-Reinforced Random Walk on a Network, ERRWT)。该模子将新奇性探索历程轮廓为一个赶快游走历程,节点浮现单个元素(如单词、歌曲等),初度探听某个节点会触发新的节点过头连系的生成;边浮现元素之间的相关(如词汇组合或歌单),初度探听某条边时,会触发新的边或组合的生成。每次赶快游走运,既可能探听新的节点(发现新元素),也可能触发新的边(发现新组合),且模子中设定的触发参数(如节点和边的触发概率)决定了不同阶新奇性增长的速率。模子的探求发现,节点触发参数决定了1阶新奇性的增长速率,而边触发参数主要抑制高阶新奇性的增长;跟着期间加多,高阶组合的增长受到会聚合构的端正,但这一历程仍保抓幂律性质。
图 2. ERRWT模子暗意图
临了,通过将ERRWT模子与传统的触发型Urn模子(UMT)进行对比,探求进一步考证了ERRWT模子的上风:ERRWT模子更合适形容高阶新奇性,粗略捕捉到边和节点触发的交互作用;在高维数据(如科学文件)中,ERRWT模子提供了更准确的拟合效果。
迪亚洛在本轮比赛中拿到44分,是本轮最高得分的球员;江苏肯帝亚的汤普森单场拿到21个篮板,是本轮篮板数最高的球员;上海男篮的布莱德索送出15次助攻,是本轮助攻数最多的球员;浙江方兴渡球员布朗完成8次抢断,是本轮抢断数最高的球员;山西汾酒球员法耶送出5次封盖,是本轮盖帽数最多的球员;上海队李添荣正负值为+37,是本轮正负值最高的球员。
图 3. 真确数据拟合ERRWT模子
这项探求不仅提供了一种新的视角来相识新奇性的产生,还通过高阶新奇性的倡导,拓展了咱们对东说念主类探索活动的默契。通过采集模子和赶快游走表面,探求揭示了探索历程中的复杂动态,为相识翻新发展历程提供了新的表面用具。此外,这种形态关于展望时代发展趋势、优化信息传播战略等边界也具有潜在的愚弄价值。
彭晨| 编译
AI+Social Science念书会
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