https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3372278.3390671
导读：在线社交媒体平台的发展，带来了细粒度检索、视频语义摘要等媒体智能服务的巨大需求。现有的视频理解技术缺乏深入的语义线索，结合视频中人物的社交关系才能更完整、准确地理解剧情，从而提升用户体验，支撑智能应用。这里主要介绍我们将动态分析和图机器学习相结合，围绕视频中的人物社交关系网络所开展的两个最新的工作。主要内容包括：
在这个网站，你只需输入一个微博用户的 uid，程序以这个 uid 作为起始 uid，不断递归抓取关系信息，从而构建多级关系网络，而且可以选择是关注网络还是粉丝网络，用户按照认证信息分类，可以很清楚得看到用户关系。
《庆余年》里面人物关系复杂，如果能画出一个人物关系图谱，可以直观的理解其中人物关系，更好的追剧。
專 欄 ❈ 罗罗攀，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.jianshu.com/u/9104ebf5e177 ❈ 人一生都可能无法逆天改命，但你却是要去奋斗一把。本文章
今天辰哥来教大家从一本小说/名著里面提取出人名，并对人名之间的关系进行统计（同一段里面人名两两出现），根据人名之间的关系进行绘制关系图--gephi
今天写一篇短文，推荐一部台剧《我們與惡的距離》。目前豆瓣 9.4 分, IMDB 9.6分。
有了这个网站，你只需输入一个 b 站用户的 uid，或者是直接复制它的个人主页链接，程序以这个 uid 作为起始 uid，不断递归抓取关系信息，从而构建多级关系网络，而且可以选择是关注网络还是粉丝网络，可以很清楚地看到用户关系。
在大数据时代，通过对目标人物的轨迹、通信、社交、出行、网络等多模态行为进行挖掘并建立人物画像模型，并依托人物基础特征和高层特征，实例化人物画像，支撑有关部门分析人员全方位了解目标人物的行为、活动、状态、基本属性等信息，同时能够基于人物画像指导人物活动规律分析、人物能力分析、人物动向分析等应用。
names用于存入小说人物和出场次数；relationships保存人物关系的有向边，该字典的键为有向边的起点，值为一个字典edge，edge的键是有向边的终点，值是有向边的权值，代表两个人物之间联系的紧密程度；linenames存入每行小说出现的人物；all_names是小说所有人物。
说起灭霸的‘响指’，相信看过复仇者联盟4的人都不陌生。而小蜘蛛——汤姆·赫兰德被灭霸用响指消灭的场面也令人影响深刻——‘化为尘埃粒子消散’。今天就为大家带来如何制作粒子特效。
这个网站是做什么的呢？简单来说，就提供一个功能，啥也不用配置，只需要输入一个微博 id，就能抓取该微博的多级转发并且构建转发关系网络。
在我还念中学的时候，每当心情不好，就靠读诗词来排遣，慢慢读得多了，就发现唐朝诗人之间存在着微妙的关系。比如杜甫非常喜欢李白，到了做梦都想见李白的地步：三夜频梦君，情亲见君意（梦李白）。而李白向孟浩然表过白：吾爱孟夫子，风流天下闻（赠孟浩然）。孟浩然的好基友则是王昌龄：数年同笔砚，兹夕间衾裯（送王昌龄之岭南）。
出于好奇心，我一度想理清楚他们之间的关系。但是全唐诗一共四万多首，再加上诗人之间经常称呼对方的别称，整理起来非常麻烦，慢慢的也就绝了这个念头。
授权转载自前进日志 作者 | 前进四先生 在我还念中学的时候，每当心情不好，就靠读诗词来排遣，慢慢读得多了，就发现唐朝诗人之间存在着微妙的关系。比如杜甫非常喜欢李白，到了做梦都想见李白的地步：三夜频梦君，情亲见君意（梦李白）。而李白向孟浩然表过白：吾爱孟夫子，风流天下闻（赠孟浩然）。孟浩然的好基友则是王昌龄：数年同笔砚，兹夕间衾裯（送王昌龄之岭南）。 出于好奇心，我一度想理清楚他们之间的关系。但是全唐诗一共四万多首，再加上诗人之间经常称呼对方的别称，整理起来非常麻烦，慢慢的也就绝了这个念头。 直到前不久
今天，一起用 Python 来理一理红楼梦里的那些关系 不要问我为啥是红楼梦，而不是水浒三国或西游，因为我也鉴定的认为，红楼才是无可争议的中国古典小说只巅峰，且不接受反驳！而红楼梦也是我多次反复品读的为数不多的小说，对它的感情也是最深的。 好了，不酸了，开干。
上一期的推送，小F做了一些社交网络分析的前期工作。 传送门：Python数据可视化：平凡的世界 比如获取文本信息，人物信息。 最后生成一个人物出现频数词云图。 本次来完成剩下的工作。 实现《平凡的世界
---- 新智元报道 编辑：桃子 拉燕 【新智元导读】《巫师》第二季，还没搞清人物关系？外国小哥Milán Janosov近日发了一篇论文专门研究这部剧。他通过AI对原著系列中的7本书进行梳理后，绘出了一张完美人物关系图。 一口气刷完《巫师》，人物情节乱如麻。 外国小哥Milán Janosov直接用AI对人物社交关系网络梳理了一遍。下面2个节点中的连线，代表在小说中的5句话里同时出现的人物。 一个Geralt以为中心，另一个以Ciri为中心。 是不是看过后，只能用豁然开朗来形容。 追剧最高
作者：李海翔，腾讯TDSQL专家工程师 “在分布式背景下，怎么实现双一致性（事务一致性、分布式一致性），并提高分布式事务型集群的处理效率？”腾讯TDSQL数据库长期致力于基础研究创新，并持续获得关键技术突破。 2020年12月21日，第11届DTCC（中国数据库技术大会）大会上，腾讯TDSQL数据库专家工程师李海翔分享了数据库领域的核心技术——分布式事务处理技术的核心——多级一致性技术。该技术在遵循了ACID特性的同时，使得事务处理技术符合CAP原理，并在理论层面相较“严格可串行化”技术做了扩展，进一
“Valar Morghuli，凡人皆有一死。” “没错，但那是‘凡人’。会数据的，都不是凡人。” ——DT君
《天龙八部》是金庸老先生的一部经典古装武侠爱情小说，1997 年由香港无线电视台拍摄成同名影视剧，李添胜执导，黄日华、陈浩民、樊少皇、李若彤、联袂主演。该剧讲述的是面对乱世，萧(乔）峰、虚竹、段誉三人开始了非同寻常的江湖生涯，遇见了诸如天山童姥、慕容复、大轮明王、丁春秋、游坦之、四大恶人等各色高手，生死情仇、爱恨别离、民族大义在因缘际会中施展等故事。
【新智元导读】非监督式学习如何确定小说中动态的人物角色关系？本论文提出了一种新的神经网络架构的RMN，通过结合词典学习来对关系描述符进行学习，是深度循环自编码器的一种新的变体。与马尔可夫（HTMM）模型相比，RMN能够学习多种人际关系状态。 论文作者包括马里兰大学计算机科学系和高级计算机研究所Mohit Iyyer，Anupam Guha，SnigdhaChaturvedi，Hal Daume III；科纳罗拉大学计算机科学系Jordan Boyd-Graber。 摘要 理解两个角色之间不断变化的虚构关
六人定律，相信大家一定都不会陌生。简单的说，你只需要通过6个人，就可以认识到世界上所有的人。足以说明，世界就像一张网，任何事物之间都能找到关系。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Alexandre Attia是《辛普森一家》的狂热粉丝。他看了一系列辛普森剧集，想建立一个能识别其中人物的神经网络。 接下来让我
《釜山行》是一部丧尸灾难片，其人物少、关系简单，非常适合我们学习文本处理。这个项目将介绍共现在关系中的提取，使用python编写代码实现对《釜山行》文本的人物关系提取，最终利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图。实体间的共现是一种基于统计的信息提取。关系紧密的人物往往会在文本中多段内同时出现，可以通过识别文本中已确定的实体(人名)，计算不同实体共同出现的次数和比率。当比率大于某一阈值，我们认为两个实体间存在某种联系。这种联系可以具体细化，但提取过程也更加复杂。因此在此课程只介绍最基础的共现网络。
作者：郑孙聪，腾讯 TEG 应用研究员 Topbase 是由 TEG-AI 平台部构建并维护的一个专注于通用领域知识图谱，其涉及 226 种概念类型，共计 1 亿多实体，三元组数量达 22 亿。在技术上，Topbase 支持图谱的自动构建和数据的及时更新入库。此外，Topbase 还连续两次获得过知识图谱领域顶级赛事 KBP 的大奖。目前，Topbase 主要应用在微信搜一搜，信息流推荐以及智能问答产品。本文主要梳理 Topbase 构建过程中的技术经验，从 0 到 1 的介绍了构建过程中的重难点问
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
豆瓣评分高达8.6的国产剧《长安十二时辰》，终于在今晚迎来大结局——幕后BOSS究竟是谁？张小敬和李必命运如何，都一一揭开谜底。该剧改编自以“脑洞大”著称的作家马伯庸同名小说，悬疑反转的快节奏剧情，美轮美奂的长安城场景，唐朝韵味的妆法服装，刻画细致的人物角色，情节、灯光、道具、演技均比肩电影制作。
督促检查组织相关决策部署及重要事项办理落实情况，是决定组织成败的核心要素之一。远程办公环境下，更需要落实督查督办，把工作落在实处，保质保量。
导读：最近正值复联4上映，我也发现了一个有趣的网站。主要是关于漫威人物、漫威电影的图谱。
听说最近大家都在看《欢乐颂》，这部热剧里，女性可谓是绝对的主角，22楼5个女房客的互动好像把男性角色们的风头都抢光了；但是热门剧中又总是不能缺了言情戏的点缀。所以，《欢乐颂》到底谁和谁堪称好闺蜜、谁和谁又最为般配呢？还是让文本挖掘为你揭晓吧…… 方法 要判断两个人的关系的密切程度，可以从他们接触的频率、交流的次数入手；反映到小说上，就是两个人出现在同一场景或同一事件里的次数很多。因此在实际分析时，我们假设一个段落是一个场景，出现在这个段落里的人物，彼此之间都是有关系的。基于这个假设，我们先对原著小说进行文
图 1：我们提出了一种在真实世界的复杂场景中生成自然的人物-场景交互事件序列的方法。如图所示，人物首先走到凳子旁坐下（黄色到红色），然后走到另一张椅子旁坐下（红色到洋红色），最后走到沙发旁躺下（洋红色到蓝色）。
Feed流：可以理解为信息流，解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题。 我们常见的Feed流场景有：
Cypher 是 Neo4j 提出的图查询语言，是一种声明式的图数据库查询语言，如同关系数据库中的 SQL，它拥有精简的语法和强大的表现力，能够精准且高效地对图数据进行查询和更新。
点击上方蓝字每天学习数据库 ---- 万众瞩目的《权力的游戏》第八季，伴随着“史诗级大烂尾”的哀怨声，终于完结了！ 面对剧中错综复杂的人物关系，新粉们是不是已经捋不清楚了？不过，看到人物、节点、关系、属性，这些熟悉的名词，各位想到了什么？ 是的，图数据库！一向以处理“关系的连接”称霸江湖的图数据库 接下来我们试一试好玩的，用图数据库Neo4j，来梳理一下权游的人物关系图。 Ps：贴心的小编在后面奉上了Neo4j最全的安装配置教程！快快收藏起来~ 首先总览一下剧中人物关系图，几行代码就可清
我第一次建立关联图谱用的是R语言，通过写代码帮公安挖掘团伙犯罪，并用图形展示团伙之间的关联关系。
本文是悉尼大学博士二年级学生侯志依据三篇发表在CVPR2021和ECCV2020的论文写成的综述文章。
https://github.com/human-centered-ai-lab/dat-kandinsky-patterns
如果采用可变分区进行管理，我们需要使用空闲分区表或者空闲分区链表的方式来记录当前内存中各个空闲分区块。
前两天的 R 语言版：R 语言分析《釜山行》人物关系 让很多人都很惊叹，今天小编发糖，给大家送上 Python 版。 本文使用 jieba 库对 《釜山行》中的人物关系进行提取，然后使用 Gephi 软件进行关系可视化处理，得到可视化的人物关系。 1. 使用 jieba 库对《釜山行》的剧本进行关系实体。这里的实体指的是人物。 names = {} # 姓名字典relationships = {} # 关系字典#limenames 记录的是每一行出现的名字， 也就是说，只有
Visual grounding是一项定位自然语言表达所指示目标的任务。现有的方法将通用目标检测框架扩展到这个问题上。他们将Visual grounding建立在来自预先生成的proposals或anchors，并将这些特征与文本嵌入融合，以定位文本提到的目标。然而，从这些阶段预定义的位置建模视觉特征可能无法充分利用文本查询中的视觉交叉模态文本和属性信息，这限制了解码器的性能。
1.由于要分析120回中主要人物的出场次数，爬取《三国演义》120回，每回放在一个段落里；len(f.readlines()) = 120. 2.安装主要的python库，如jieba，wordcloud，pandas，codecs，matplotlib，pyecharts， bs4等，还有Gephi；
RFBNet主要想利用一些技巧使得轻量级模型在速度和精度上达到很好的trade-off的检测器。灵感来自人类视觉的感受野结构Receptive Fields（RFs），提出了新奇的RF block（RFB）模块，来验证感受野尺寸和方向性的对提高有鉴别器鲁棒特征的关系。RFBNet是以主干网络（backbone）为VGG 16的SSD来构建的，主要是在Inception的基础上加入了dilated卷积层（dilated convolution），从而有效增大了感受野（receptive field）。整体上因为是基于SSD网络进行改进，所以检测数据还是比较快，同时精度也有一定的保证。
大家给差评的原因也很统一，电视剧对小说改编过多，原著党难以接受，再加上5毛钱特效和演员的尴尬演技，感觉是妥妥烂片无疑了。不妨再看看给好评的人都是些神马想法
本文结合最近热播的电视剧《延禧攻略》，对其人物的关系在数据上进行解读。通过从网上收集相关的小说、剧本、人物介绍等，经过word2vec深度学习模型的训练，构建人物关系图谱，并通过可视化的方式进行展示。
昨天晚上18:00开始微博上一下就冒出很多有关zyk的数据可视化作品来，这些作品肯定不是编辑们赶出来的，应该都是预谋很久的产物，只是择机而发。这些作品有图片格式，有互动图，可视化相当不错，特别是财新网的老虎家族系列是其中的典范。 按微博网友的说法，图做得这么好，找不到工作都难。 一、新浪新闻中心“笼虎”风云 http://news.sina.com.cn/c/z/longhu/index.shtml 包括关系图，落网记，敛财战三部分。脉络清楚，表现形式中规中矩。 二、新浪国家反腐战役 http://ne
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