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租客惠:对面生意红火,为何你的咖啡店……

来源:租客网 2020年04月26日 10:54

咖啡是门古老的生意,但时至今日依然历久弥香,在进行中国咖啡市场研究时,估算出来的2025年中国咖啡市场将达到一万亿。据数据统计,中国目前年人均咖啡消费量为5杯,而美国日本咖啡消费量为350杯,差额即是中国咖啡市场未来的范围。

面对“诱人”的数字,需要冷静看待,在中国咖啡文化尚未形成的大环境下,中国咖啡消费市场真的有如此良好的发展潜力吗?

中国咖啡市场的发展没有文化漫长铺垫,咖啡还是一种舶来品(不像茶饮,是跟文化相绑定),在中国还没有形成喝咖啡的日常观念。再加之国内的咖啡市场已被外来品牌星巴克占据大半,其他外来品牌又占据了剩余市场的小半,所以留给国内自主品牌的市场少之又少。

其实对于国内中小型咖啡店来说,这是挑战更是机遇。市场广阔,但想要突破“巨头”垄断,并能占据市场份额,稳居咖啡市场,就必须要具备创新的发展模式。

咖啡店的创新指的是要打造特色的发展模式,以此来稳定消费群体,提升咖啡店的营业额。而租客网提出的“商务咖啡合作”项目,正好符合咖啡店发展现状的需求。

租客网的“商务咖啡合作”,指的是咖啡店与租客网达成合作后,租客网旗下的经纪人可免费在合作咖啡店进行消费,而消费产生的费用,由租客网公司全部承担。租客网开设该项目的目的是为所有经纪人提供一个线下休息场所,和沟通的地方,让所有经纪人工作的更轻松,更便捷。

而对于咖啡店来说,与租客网合作是“零投入”带来“高回报”。首先租客网旗下拥有众多经纪人,对于咖啡店来说,是直接形成了高效的引流,并且实现了营业额的上涨,带来的收入也十分稳定。

除此之外,租客网会利用自身丰富的媒体资源,以及合作的众多主流媒体帮助实现合作的咖啡店,全面推广品牌,提升品牌知名度。除了线上的全面推广,租客网还会在线下几千家公寓,实行传单、海报等形式帮助合作的咖啡店进行宣传,全面推广品牌。

对于餐饮行业来说,有一定的知名度就已经成功了一半,咖啡店知名度得以提高,后续的扩大发展也会轻松很多。所以对于咖啡店来说,选择与租客网合作,既可以打造出自己的特色,稳定客流量,还能实现品牌推广,确实是咖啡店突破自己,实现创新的好机遇!


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Philip S. Yu 团队最新综述!社区发现的深度学习方法:进展、挑战、机遇

本篇文章10140字,读完约26分钟雷锋网AI科技评论按:社区发现(CommunityDetection)是网络科学领域中一个经久不衰的重要问题。随着深度学习的发展,研究者们逐渐从传统的统计推断和谱聚类等方法中解放了出来。那么,深度学习时代的社区发现工作有哪些特点,研究者们遇到了哪些挑战,有哪些前景光明的研究方向呢?近日,IJCAI2020上发表的一篇Survey文章,完整阐释了这一研究方向的方法、挑战和机遇。论文来自数据挖掘领域大牛PhilipS.Yu团队。论文标题:DeepLearningforCommunityDetection:Progress,ChallengesandOpportunities社区发现(CommunityDetection)是网络科学领域中一个经久不衰的重要问题。随着深度学习的发展,研究者们逐渐从传统的统计推断和谱聚类方法中解放了出来。那么,深度学习时代的社区发现工作有哪些特点,研究者们遇到了哪些挑战,有哪些前景光明的研究方向呢?网络中的社区指的是一组由节点以及与其相连的边紧密地形成的实体。社区发现旨在遵循「社区中的节点紧密相连,不同社区间的节点稀疏相连」的规则对实体集合进行聚类。包括谱聚类、统计推断在内的传统社区发现方法在处理高维图数据时存在计算速度的问题。因此,近年来,深度学习方法被广泛地应用。在本文中,作者特别调研了社区发现的深度学习方法这一研究领域中的最新进展,并根据用到的深度神经网络、深度图嵌入、图神经网络对这些方法进行分类。由于目前深度学习的能力仍然不能满足处理复杂网络结构的需求,本文作者指出了当前该领域面临的挑战和研究机遇。一、社区发现网络是有两种基本的实体(即节点和边)形成的。根据图理论,「社区」是一种内部节点紧密相连的子图,它遵循以下特定的规则:(1)社区内的节点紧密相连;(2)不同社区中的节点稀疏相连。人们也将社区看做一种聚类簇,其中相同社区内的节点可以共享共用的特性和/或扮演类似的角色。这里根据Radicchi等人基于网络统计分析给出的定义展开讨论。根据节点在社区内部和外部的度,我们可以将社区分为两类:强社区和弱社区。节点的「内部度」代表将该节点与同一个社区中其它节点连接起来的边数,节点的「外部度」则代表将该节点与属于其它社区的节点连接起来的边数。一个弱社区是其中的节点的内部度之和大于外部度之和的子图。一个强社区是其中每个节点的内部度都大于外部度的子图。针对社区的网络结构,本文采用了强社区的定义。社区发现可以帮助我们理解网络内在的模式和功能。在现实世界的应用中,社区将复杂系统中的信息聚集了起来。举例而言,Chen、Yuan等人发现在「蛋白质-蛋白质」交互(PPI)网络中,被聚合到社区中的蛋白质具有相似的生物学功能;Chen、Redner等人,在论文引用网络中,通过社区发现技术确定通过论文引用连接起来的课题的重要性、相互关联以及演变情况;Zhang等人,在企业网络中,通过研究离线的公司内部数据源以及在线的企业社交关系将雇员分组到不同的社区中;Yang等人指出,在线社交网络中(例如Twitter和Facebook)拥有共同的兴趣或朋友的用户可能来自同一个社区(如图1所示)。图1:社交网络中的社区发现示例。根据个体之间的紧密度,网络被划分为两个社区,即包含三个节点的社区C_1和包含四个节点的社区C_2。传统的社区发现方法大部分都是基于统计推断和机器学习发展出来的。例如,在统计学领域非常具有代表性的社区发现方法「随机分块模型」(SBM)被广泛用于描述社区是如何形成的。然而,在处理当下的复杂数据及和社交场景时,这些传统的方法面临着许多问题。此外,在机器学习领域,发现社区的工作往往被看做一个图上的聚类问题。Ng等人用特征向量(例如邻接矩阵和Laplacian矩阵)实现了将节点划分到社区中的谱聚类方法,然而这种方法在稀疏网络上的性能较差。同时,对于预设的社区数目的要求也特别限制了依赖统计推断的模型的研发。在网络分析领域中,传统的方法并没有考虑到节点的属性,而这些属性描述了特征的丰富信息。此外,由于过高的计算复杂度,动态方法也很难被应用于大规模网络。总而言之,处理由图及其属性、大规模网络和动态环境形成的高维数据需要更强大的技术,从而同时兼顾高性能和计算速度。深度学习使计算模型可以学习到具有多层次抽象的数据表征。许多计算模型和算法都需要对以网络结构形式存在的数据进行表征学习。深度学习技术在学习非线性特征时具有很大的优势。这一点在诸如计算机视觉、自然语言处理等领域中都取得了广泛的成功,在这些领域中数据有着内在的关系。在网络分析领域,深度学习可以有效地通过多层深度神经网络降低数据维度,从而完成社区发现、节点分类、链接预测等任务。这里重点研究深度学习在社区发现任务中的应用的新研究趋势,PhilipS.Yu等人的这篇综述贡献有:(1)分析了将深度学习方法用于社区发现的优势;(2)从技术的视角,总结了目前最先进的研究,并对其进行分类;(3)讨论了仍然存在的挑战,并指出了具有前景的未来工作的机遇。据AI科技评论所知,这篇综述也是首次全面回顾深度学习在社区发现中的应用,对研究人员和技术专家理解深度学习和社交网络领域的发展趋势有着巨大帮助。图2:社区发现之深度学习:进步、挑战和机遇。二、何为社区发现?简单来说,社区发现,即从网络G中发现社区C。这里提到的网络是一种特殊的图,它对现实世界中的系统(例如,互联网、学术合作网络以及社交群组)中的复杂关系进行了抽象。在这里,网络的概念主要强调的是其拓扑结构。定义1(网络G)基于图理论,有权网络可以被表征为G=(V,E,W),而无权网络可以被表征为G=(V,E),其中V和E分别代表节点的集合和边的集合,W代表E相应的权值。每条边通过权值描述连接强度或者容量。我们可以将无权图的W视为1,将其从图G中去除。子图g⊆G是对于图的一种划分,它保持了原始的网络结构。子图的划分遵循预先定义好的规则。根据不同的规则可能得到不同形式的子图。社区是一种表征真实社交现象的子图;也就是说,在群组中存在一组具有紧密关系的对象。这里遵循由Radicchi定义的强社区的概念。定义2(社区C)社区是一组网络中相互联系的子图。社区中的节点具有密集的连接,而不同社区之间的节点具有稀疏的连接。根据一种将节点聚类到不同群组中的网络划分方法给出一个社区C_i,我们得到C={C_1,C_2,...,C_k},其中k代表可以从原始网络中被划分出的社区数。被聚合到社区C_i中的节点v满足:v到社区内每个节点的内部度大于其外部度。三、为什么要使用深度学习进行社区发现?与其他机器学习方法相比,深度学习的明显优势是它能够将高维数据编码到一个新的特征表征中。通过使用以图结构的形式组织的数据表征节点之间的联系,许多深度学习方法都可以学习到节点、邻域以及子图的模式。在多数现实场景中,数据缺乏节点标签信息和关于社区的先验信息,而深度学习在无监督学习的任务中体现出了优势。除了简单地利用网络拓扑来发现社区之外,一些方法还将语义描述作为数据中的节点属性加以研究。在传统社区发现方法中,这类方法主要基于邻接矩阵和节点属性矩阵。然而,深度学习可以构建更有效的节点属性和社区结构表征。因此,深度学习填平了传统社区发现方法中存在的关键短板。为了实现这一目标,近年来的工作指出了一些具有前景的研究方向:将深度学习模型应用于社区发现,以及基于社区的特性修改深度学习模型。将深度学习应用于社区发现的前景可以被表述为:(1)通过深度学习模型提升传统社区发现方法的性能;(2)从对于深度学习至关重要的特征维度上引入更多的信息;(3)从网络实体的拓扑和属性入手,同时提升模型的学习性能和鲁棒性;(4)现在可以更好地从复杂的相关结构中对大规模网络进行检测。四、基于深度学习的社区发现为了对近年来将深度学习用于社区发现的研究进展进行概述,Philip等人从技术的角度总结了现有的方法。具体而言,他们首先对具有影响力的社区发现深度学习方法进行了分类。在每一类中,他们概述了框架、模型以及算法的技术贡献。为了研究近年来被应用于社区发现的深度学习方法,图2描述了相关深度学习方法的详细分类情况,并相应地附上了总结出来的挑战。本章将从基于深度神经网络、基于深度图嵌入、以及基于图神经网络的社区发现方法三个方面展开叙述。4.1基于深度神经网络的社区发现深度神经网络在对复杂的关系进行建模和发现的任务中具有天然的优势。考虑到现有的深度神经网络模型在社区发现领域的流形程度,作者选取了基于卷积神经网络(CNN)、基于自编码器、基于生成对抗网络(GAN)的社区发现方法进行调研。基于CNN的社区发现CNN的关键组件包含卷积操作和对卷积层结果的最大池化操作。卷积操作利用卷积核降低计算开销。随后,最大池化操作被用于特征提取,这保证了CNN的鲁棒性。得益于CNN的发展,Xin等人设计了一种用于社区发现的新型CNN,并提出了一种用于拓扑结构不完整的网络的有监督算法。由于社区发现被广泛看做一种无监督聚类任务,科研人员对基于无监督CNN的社区发现进行了研究。人们研发出了在CNN框架下的系数矩阵卷积,从而专门进行对高度稀疏的邻接矩阵的表征。基于自编码器的社区发现栈式自编码器是一种深度学习模型,它在社区发现任务中表现出了强大的性能,可以表征网络矩阵的非线性特征。研究者们发现自编码器和谱聚类在谱矩阵的低维近似方面有相似的框架,并受此启发将自编码器引入了社区发现领域。此后,Cao等人提出了一种将网络拓扑和节点属性相结合的栈式自编码器,它提升了深度神经网络隐层的泛化能力。为了进一步解决网络拓扑和节点属性之间的匹配问题,Cao等人通过引入一个控制这种匹配的折中的自适应参数,研发了一种带有图正则化的自编码器方法。着眼于网络拓扑,Xie等人提出在深度自编码器中对邻接矩阵进行变换,从而有效地学到节点相似度。同时,Bhatia和Rani提出的自编码器通过对随机游走序列建模学习节点的结构,他们通过优化社区结构的模块度对这种序列进行调优。为了避免预设社团的数量,Bhatia和Rani提出了一种层级栈式自编码器,他们找出种子节点,基于网络结构有效地将其它节点加入到社区中。此后,该领域的研究旨在自适应地学习而不是预定义社区结构。Choong等人提出的方法大大地提升了训练损失验证阶段的计算效率。这种自动选择机制保证了模型基于社区标准分配节点。Xu等人将包含具有正负号连接的网络成为有符号网络(signednetwork)。为了处理边上的有符号信息,Shen和Chung提出了一种半监督的栈式自编码器,它可以重构邻接矩阵,为进一步的深度学习网络嵌入的学习表征有符号网络。基于生成对抗网络(GAN)的社区发现GAN包含两种相互竞争的深度神经网络,因此它可以迅速调整训练精度。典型的GAN是以无监督方式运行的,它们生成与训练集中的数据具有相同统计特征的新数据。对于网络数据来说,GAN模型适用于无标签的数据集和序列化的网络划分。Yang和Leskovec等人基于对抗性机制,提出了社区隶属关系图模型(AGM)。AGM基于「节点-社区」成员隶属关系(nodemembership)的思想对重叠的社区中的节点进行编码。每个社区都有一个单一的概率,使得社区结构可以在GAN中进行。Jia等人通过将这种模型与GAN相结合研发了一种新型的框架,它根据具有中间项(即隶属图中的「节点-社区」成员隶属关系)进行社区发现。4.2基于深度图嵌入的社区发现深度图嵌入是一种将网络中的节点映射到一个低维向量空间中的技术。它将尽可能多的结构信息保存到表征中。通过图嵌入,基于网络分析的机器学习任务(例如链接预测、节点分类和节点聚类)可以利用表征的潜在特征,这样节省了主要由网络搜索引起的计算开销。对于社区发现任务来说,基于节点表征的图嵌入的输出支持聚类的任务(例如通过k-means聚类)。基于深度非负矩阵分解的社区发现非负矩阵分解(NMF)是一类将矩阵分解为两个矩阵的算法,它具有如下性质:三个矩阵都没有负的特征值。NMF自动地对输入数据的列进行聚类,通过训练阶段的误差函数,使原始矩阵和两个分解出的矩阵之间的近似误差最小。Ye等人提出了一种用于社区发现的深度NMF模型,其中深度学习架构可以促进NMF学习原始网络结构和社区结构之间的层次化映射。在某些情况下,社区发现的工作需要与对带有属性的内容的语义理解同时进行。为此,研究人员以一种带属性的图的形式表征网络,这种图同时包含了网络结构和节点的属性。Li等人特别针对带属性图的社区发现任务提出了一种嵌入方法,它将带有属性的社区发现看做一个NMF优化问题。为了使算法收敛,他们设计了一套可计算的迭代更新规则。基于深度稀疏滤波的社区发现邻接矩阵反映出了网络的稀疏性。嵌入对输入的成对关系进行编码,从而避免在稀疏矩阵上进行搜索。稀疏滤波(SF)是一种有效的深度特征学习算法,它只用到了一个超参数,但可以处理高维输入。SF的关键模块是针对L2正则化后的特征的稀疏性设计的简单代价函数。对于网络(尤其是在大型网络中)的社区发现,Xie等人基于深度稀疏滤波提出了一种高效的网络表征方法。他们通过一种无监督的深度学习算法划分网络,从而提取网络特征。基于社区嵌入的社区发现传统意义上,图嵌入重点关注单个的节点。Cavallari等人研究了另一种重要的、但是鲜有人探索过的图嵌入情况,他们重点关注对社区的嵌入。他们认为这种新的重要策略有益于社区发现任务。具体而言,社区嵌入的目标是在低维空间中学习一种社区的节点分布。我们可以通过过渡性(transitional)的图嵌入方法使用这种新的节点分布,从而很好地保留网络结构,这反过来可以提升社区发现的性能。此外,Tu等人提出了一种新的图嵌入模型,它同时探测每个节点的社区分布,并且学习节点和社区的嵌入。网络中的社区实际上反映了同一个社区中相似的观点、行为等高阶近似信息。Zhang等人提出了一种保留社区信息的社交网络嵌入方法来学习网络表征。他们提出的这种方法在社区检测任务中体现出了性能的优越性。4.3基于图神经网络的社区发现近年来,图神经网络(GNN)的迅猛发展表明了图挖掘和深度学习技术融合的趋势。基于GNN的社区发现被用于利用图神经网络对网络上的复杂关系进行建模,并捕获这种关系。例如,Chen等人提出的有监督社区发现GNN引入了一种非回溯的运算符,来定义边的邻接性。这种方法可以提升学习性能。对于GNN来说,运算符的选择非常方便。图卷积网络(GCN)是基于CNN研发的,它继承了快速学习的能力。面对图输入数据,GCN展现出了非常好的性能。GCN带来的巨大提升在于整合了考虑网络中实体概率分布的概率模型。例如,Jin等人通过马尔科夫随机场解决了包含语义信息的带属性网络中的半监督社区发现问题。Shchur和Gunnemann将「伯努利-泊松」概率模型整合到GCN中,用于重叠社区发现问题。通过这种方法,卷积层可以识别复杂的网络模式。五、挑战和机遇近年来(尤其是近5年来),用于社区发现的深度学习技术迅速发展。由于对现实世界具有重大的影响,这一领域持续受到研究人员的关注。尽管取得了令人欣喜的成果,在将深度学习应用于社区发现的领域中,仍然有一些挑战有待被更好地解决。下面,本文将总结这些挑战和机遇。挑战1:社区数未知长久以来,由于社区数未知而引发的挑战始终没有得到很好的解决。在机器学习领域中,社区发现经常被表示为一种无监督聚类任务。总现实世界的网络中提取出的研究数据大多是没有标签的。因此,我们很难获取有关社区数的先验知识。此外,大多数现有的深度学习社区发现方法(尤其是深度图嵌入),通过评估潜在特征空间中的节点相似度获取分类节点。然而,在后续的聚类算法中,聚类的目标数量仍然需要被事先定义。机遇:对于这一挑战,一个直接的解决方案是通过分析网络拓扑确定社区的数量,并将其整合到深度学习模型中。Bhatia和Rani等人遵循这一思想,采用基于随机游走的定制化PageRank算法,通过将图重构到一种线性的形式进行社区发现,并通过模块化的优化方法来应用调优。但是这些方法并不能保证网络中的每个节点可以被分配到特定的社区中。因此,我们需要为社区发现任务涉及新的模型,从而避免在分配社区的过程中漏掉某些节点。挑战2:网络层次网络层次反映了分层的网络结构,它将位于独立的层上的多个群组连接了起来,从而形成一个更加复杂的网络。而每一层都专注于特定的功能。对于多层网络,用于社区发现的深度学习技术必须实现对于两种层次上的表征的提取。而且他们将面临多层网络固有的挑战,这包括不同的关系类型以及不同层中不同的稀疏程度。机遇:为了区分不同种类的连接,Song和Thiagarajan提出了一种具有特殊子图设计的多层DeepWalk模型,从而保存了层次化的结构。但是他们并没有同时优化可以用于所有层的公用表征以及保留了特定层网络结构的局部表征。他们的目的是利用不同层之间的依赖,而实际上这种依赖关系经常被破坏。此外,对于新的设计来说,还应该考虑与层数增加有关的可伸缩性问题。因此,在研发用于具有网络层次的社区发现的深度学习方法的问题上,我们还有很长的路要走。挑战3:网络异质性网络的异质性指的是网络中实体类型的显著差异,而各种各样的节点集合和它们之间复杂的联系形成了异质网络。因此,我们应该通过不同于同质网络的方式研究异质网络中的社区发现。在应用和研发深度学习模型和算法时,应该解决异质网络实体上的概率分布的差异。机遇:大多数之前的深度学习方法并不是基于网络异质性研发的。Change等人设计了一种非线性嵌入函数,它被用于捕获异质组件之间的交互。因此,未来在异质网络上至少存在两个方面的研究机遇:(1)异质网络表征的深度图嵌入学习模型以及相关的支撑算法;(2)采用新型训练过程的特定深度学习模型,旨在学习隐藏层中的异构图属性。挑战4:边上带符号的信息许多现实世界中的网络具有边上的符号信息(即正关系或负关系)。在有符号网络的环境下,用于社区发现的深度学习方法面临的挑战是:通过不同的符号信息表示的节点之间的联系应该以不同的方式对待。机遇:一种可能的解决方案是,通过设计一种随机游走过程引入正关系边和负关系边。Hu等人遵循这一思路,基于词嵌入技术研发了一种稀疏图嵌入模型。但是,他们的方法在一些小型的真实世界中的有符号网络中的性能要差于作为对比基线的谱方法。另一种的可能的解决方案是重建一个有符号网络的邻接矩阵表征。然而,这又面临着另外一个问题:现实世界中的绝大部分邻接连接是正关系。Shen和Chung施加了更大的惩罚,使他们的栈式自编码器模型更加关注重建稀缺的负边而不是丰富的正边。然而,在大多数情况下,我们并不能获取关于大量节点的社区分配信息。因此,在有符号网络中,社区发现的高效的无监督方法仍然有待探索。挑战5:社区嵌入社区嵌入是一个新兴的研究领域,这种方法将对社区而不是每个独立的节点进行嵌入。社区嵌入重点关注对社区进行感知的高阶近似而不是在节点邻居之间的1阶或2阶近似。未来,社区嵌入研究面临的挑战有:(1)高昂的计算开销;(2)节点和社区结构之间的关系评估;(3)应用深度学习模型时发生的其它问题,例如社区之间的分部漂移。机遇:设想有一种智能的方法通过自动选择针对节点和/或社区的表征模块来支撑社区嵌入。为此,Philip等人建议从以下研究目标入手:(1)如何将社区嵌入整合到一个深度学习模型中?(2)如何为了「计算地更快」这样的目标直接嵌入社区结构?(3)如何优化整合好的深度社区发现学习模型中的超参数?挑战6:网络的动态性网络的动态性主要包含两种情况:网络拓扑的变化,以及在固定拓扑上的属性的变化。拓扑的变化会引起社区的演化。例如,添加或删除一个节点会影响全局的网络连接,因此它也会改变社区结构。对于静态网络来说,深度网络社区发现学习模型在面对每个网络的快照时,需要重新训练,这里面包含一些重复的工作。对于静态网络中的时序属性,技术上的挑战在于对于流数据的深度特征提取,这些流数据的概率分布和属性随时都会变化,它们引入图数据作为深度学习模型输入的另一部分。机遇:针对时间和空间维度上的动态特性,人们还没有研发用于社区发现的深度学习模型。未来的研究方向包括:(1)发现并识别社区间的空间变化;(2)学习深度模式,它同时对时序特征和社区结构信息进行嵌入;(3)为社区发现任务研发一种统一的深度学习方法,它可以同时处理空间和时间特征。挑战7:大规模网络大规模网络指的是拥有数以百万计的节点和边、大规模结构化模式以及高度动态性的大型网络。因此,大规模网络有其固有的规模特性(例如,社交网络中与规模无关的特性,节点度的米率分布特性),这些特性会影响社区发现任务中的聚类系数。此外,通过分解后的有关高维邻接关系的近似度度量,研究人员将分布式计算应用于可扩展的学习,同时他们也面临着鲁棒的学习控制和协作计算的问题。不断变化的网络拓扑进一步增加了近似度估计的难度。总而言之,大规模网络中的社区发现设计上述所有提到的挑战,以及可扩展学习方面的挑战。机遇:大规模网络(例如,Facebook和Twitter)不仅提出了挑战,也催生了设计更先进的深度学习方法的机遇。为了充分利用大规模网络中的丰富信息,社区上的聚类任务更需要具有较低的计算复杂度并具有灵活性的新型无监督算法。深度学习中用到的关键数据降维方法(即矩阵低秩近似)并不适用于大规模网络,它在分布式计算场景下的计算开销也是很高昂的。因此,人们急需新型的深度学习框架、模型和算法。研发应用于大规模网络的深度学习方法需要通过精度和速度来评估,这种评估方式可能是最大的挑战。六、结语如今,我们生活在各种各样的网络中。发现这些网络的内在功能和特征有助于我们全面地理解周围的环境(尤其是在社交网络中)。社区还原了描述社会现象的复杂关系。传统的社区发现方法曾经依赖的是统计推断和机器学习(谱聚类)。然而,深度学习的发展极大地提升了社区发现方法的计算性能,用于社区发现的深度学习方法近五年来被广泛地研究。在这篇综述文章中,Philip等人全方位地回顾了模型和算法研发方面相应的技术趋势,并针对基于深度学习领域社区发现进展做了详细的阐述。最为重要的是,这篇综述还指出了将深度学习用于社区发现任务时存在的七个重大挑战,这在一定程度上将为下一代社区发现研究指明方向。雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网

2020年05月22日 11:50

租客网:每个行业都有其存在的价值

想象中的房产经纪人:动动嘴、跑跑腿、打打电话、看看房,就能拿到几万元的高佣金。现实中的房产经纪人:跑不完的房源、打不完的电话、大半年才开一次的单、少的可怜的佣金。当你真的成为了一名房产经纪人时你就会发现,原来房产经纪人每天的工作要面对那么多艰辛和压力,客户的不理解、业主的不尊重......各种不易。对房东,为了将他的房子租出去一个合理的价格,房产经纪人真是操碎了心,为了他的一套房子,一天能把腿跑断,就这还觉得价格低了,对他的房子不上心。对租户,按照他的要求费心费力的找房源,还总觉得是在骗他,多说两句话,就觉得是在给他下套。对同行,外出遇见同行,脸上笑嘻嘻,背地MMP,就想着如何能抢走你的单。作为一名房产经纪人,心里,眼里,嘴里全是客户、房东,只要一个电话,不管在哪,一个小时内妥妥能赶到,还得随时关注国家的政策风向变化,以便及时作出调整,其中的苦可不是谁都能体会的。虽然房产经纪人很辛苦,但竞争比想象中还要激烈。要说我们身边什么门店最多,房屋租赁门店肯定能排前三,一条街里能有五六家,一家门店里少说也有三四个房产经纪人。一个租房单子,经常五六个人在抢,不吃不喝也要将这一单拿下,竞争有多激烈可以想象。但也不乏有一些经纪人另辟蹊径,懂得寻找更多成交的机会,比如加入租客网这样的第三方平台,成为平台的全民合伙人,开发新用户注册都可赚取佣金,佣金可以随时提现,无高昂的手续费,且租客网上房源多、机会多,成交的几率更大,并支持多种提现方式,竞争再激烈也不怕。很多刚跨入这个行业的年轻人大多只干了两三个月就走了,那种一干就能干好几年的实在是不多见。房产经纪人苦吗?苦!累吗?累!可在大众的眼里,都觉得每一个房产经纪人随随便便就能租出一套房子拿到巨额佣金,不明真相的大众这样认为也就算了,可身边的朋友看到你租房子拿到了佣金,还天真的以为这些佣金都是你的,开口就借钱,事实上,佣金的一部分是要分给公司的。你说是借还是不借?为了不错过客户的电话和消息,和身边的朋友自然就联系少了,你觉得房产经纪人已经不把你当朋友了,其实他连自己的家人都来不及联系。周五的晚上你的朋友出去嗨皮,可作为一名房产经纪人,吃饭、唱歌、永远是自己不存在的场合,长此以往,最后不仅钱没赚到,还落得没有朋友。作为一名房产经纪人想休息?那是不存在的!休息一天,来看房的客户能把电话打爆;休息两天,准备签约的客户已经和别的同事跑了;休息三天,业主和客户可能早已经私下见面,还有自己啥事?相信百分之80的房产经纪人都遇见过上述的事件,你还敢休息吗?不敢。每一个行业的存在都有其存在的价值,房产经纪人也不例外。或许曾经人们对这一行业有着些许的偏见,但是任何事物都是在向好的一方面发展,房产经纪人这一职业正在朝着健康、专业的方向改变,如果你的身边也有房产经纪人,请你多给他们一些理解,最起码不要带着有色眼镜去看人。最后租客网想对无数的房产经纪人说一句话:选择成为一名房产经纪人,就不要轻言放弃,请用你足够的毅力和耐心去坚持,总有一天会发现自己也能这么优秀。

2020年05月18日 13:47

喜茶上线天猫却不卖奶茶,携“周边”玩起了IP生意?

4月21日,喜茶天猫旗舰店终于上线了。出乎意料的是,喜茶的天猫旗舰店不卖奶茶——这里是喜茶周边的天下。同样是新式茶饮的明星企业,奈雪の茶旗舰店已于3月先一步登录天猫,在旗舰店上架6款百元心意卡,以及多款奈雪茶叶礼盒,并在4月1日晚走进罗永浩抖音直播首秀,在老罗的带动下卖出了9.18w张,807.84w销售额的奈雪の茶X罗永浩定制100元礼品卡。与奈雪の茶天猫店里以茶叶产品和礼品卡为主有所不同,喜茶天猫旗舰店以联名和周边产品为主——包含「喜茶食验室」、「灵感联名」、「灵感周边」三类产品;前段时间新推出的芝士夹心饼干、喜茶牌希腊酸奶是主推产品;但在已上线的20种产品中,看起来有些”不务正业“的联名款和周边产品则占据更大比例。喜茶天猫旗舰店截图卖茶包、酸奶和水杯可以理解,可连手机壳和袜子都卖上了,喜茶这跨界是不是跑的有点远?事实上,对于喜茶来说,售卖周边已是一个拥有三年历史的“老”生意了。早在2017年,喜茶就推出了主要售卖喜茶品牌周边产品的「喜茶灵感铺」,光2018年,喜茶就推出了69次、近百件周边产品,种类涵盖美妆、服饰、生活三大类。2019年11月22日,「喜茶灵感铺」更名为「喜茶百货公司」,并推出了独立的小程序;但相比2500多万用「喜茶GO」小程序点奶茶喝的消费者,会单独点开「喜茶百货公司」的用户实在是太少。而如今「喜茶百货公司」也已完全并入「喜茶Go」小程序底部菜单栏中央的「百货」入口。钛媒体登录「喜茶GO」微信小程序发现,其底部菜单栏已变成了五栏,「百货」一栏位于正中间,显得格外显眼。喜茶消费者在点奶茶喝的同时,就可逛逛周边产品,这样的入口流量,和独立小程序时候的「喜茶百货公司」自然不是一个量级。相比之前,喜茶似乎把这个「周边」生意放到了更重要的地位。事实上,光是疫情期间,喜茶就已推出多款联名周边产品,其中喜茶联名盒马工坊推出的青团产品,以及联名“可爱多”推出了两款喜茶口味雪糕、联名好利来推出多肉葡萄口味的烘焙产品,都得到了广泛的关注和好评。3月23日,喜茶完成由高瓴资本和CoatueManagement联合领投的C轮融资,投后估值达160亿元。相比1年前90亿的估值,喜茶估值暴涨近8成。疫情期间还能完成大额融资,这是喜茶继续扩张的底气。在这之后,喜茶更是动作频频。4月3日,喜茶旗下子品牌「喜小茶饮料厂」在深圳华强北开了第一家直营店,主打鲜奶制造,奶茶价位在8-16元,面向3-5线下沉市场。而在此之前,从2019年3月起,喜茶已推出多款咖啡饮品,「喜小咖」商标也正在注册中。喜茶近期推出的两款咖啡上线「喜小茶」是瞄准了下沉市场;频频推出咖啡新品是在品类扩张;上线天猫旗舰店是看上了线上流量;那品牌周边的开发,是为了什么?事实上,因为原料的易得和工序及配方的易复制性,新式茶饮行业很难在产品的口感、味道上与其他品牌拉开很大差距。产品的创新与多样化,能给消费者制造新鲜感,在消费者心目中持续加强品牌认知和美誉度;而通过与知名品牌的联名产品,则能进一步扩充消费场景,增强消费体验感。与此同时,品牌周边产品也可以作为品牌文化的承载物。而通过这些承载着品牌文化,又深入到用户生活方方面面的周边小物件,用户与品牌产生了更深度的联系,有利于提高用户的品牌认可度、忠诚度和粘性,持续吸引购买。新式茶饮开发周边产品,最早要从星巴克开始。自1997年11月推出首款限定红色纸杯以来,星巴克做杯子已有21年历史,而几乎每次星巴克推出新品水杯,都能掀起一股抢购热潮,人们对星巴克水杯的追捧,甚至一度超过了星巴克本身。去年刷爆朋友圈的「猫爪杯」,就是星巴克的周边作品之一。而内地新式茶饮卖周边也已经不是新鲜事。瑞幸早已推出「瑞幸潮品」,从手办到水杯到数码产品,做起了电商生意;而奈雪也有专门的奈雪商城小程序,售卖蛋糕、联名周边、零食等产品。左为瑞幸潮品,右为奈雪商城里的部分商品喜茶目前门店已超过420家。根据官方信息,今年1月,喜茶计划开出800家门店,在现有门店的基础上翻一番。但显然,喜茶早已不甘于只是卖奶茶,布局线上线下新零售消费场景、多元化品类扩张、以及多维度IP周边拓展,或将是喜茶未来的发力方向。(本文首发钛媒体App,作者|赵虹宇)

2020年04月26日 12:01