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全球在線社交媒體網(wǎng)絡(luò)蓬勃發(fā)展為社交用戶帶來信息共享便捷的同時(shí)，也引發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)信息內(nèi)容安全與治理問題。虛假信息泛濫、深度偽造頻發(fā)、數(shù)據(jù)竊取、隱私泄露、信息欺詐等風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重威脅著數(shù)十億用戶，甚至波及社會公共管理和國家網(wǎng)絡(luò)安全。面對日益嚴(yán)峻的安全挑戰(zhàn)和重大需求，本書從社交用戶所處的環(huán)境、身份、行為、意圖等社會情境上下文信息的前

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本書著重介紹大數(shù)據(jù)建模與分析中常用的概率極限理論，主要內(nèi)容包括相依隨機(jī)變量和過程的極限理論、Stein方法及其應(yīng)用、自正則化極限理論、高維樣本協(xié)方差矩陣的譜統(tǒng)計(jì)量漸近分布理論、隨機(jī)梯度方法及其應(yīng)用、隨機(jī)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的整體和局部結(jié)構(gòu)、分布式統(tǒng)計(jì)推斷方法和漸近理論、Gauss逼近原理及其應(yīng)用等。

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