随着万维网和在线社交网站的发展,规模大、结构复杂、动态性强的大规模网络应用而生.发现这些网络的潜在结构,是分析和理解网络数据的基本途径.概率模型以其灵活的建模和解释能力、坚实的理论框架成为各领域研究网络结构发现任务的有效工具,但该类方法存在计算瓶颈.近几年出现了一些基于概率模型的大规模网络结构发现方法,主要从网络表示、结构假设、参数求解这3个方面解决计算问题.按照模型参数求解策略将已有方法归为两类:随机变分推理(stochasticvariationalinference)方法和在线EM(onlineexpectationmaximazation)方法,详细分析各方法的设计动机、原理和优缺点.定性和定量地对比、分析典型方法的特点和性能,并提出大规模网络结构发现模型的设计原则.最后,概括该领域研究的核心问题,展望未来发展趋势.

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。