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网络重要节点排序方法综述（概念性知识点）任晓龙,吕琳媛1.基于节点近邻的排序方法度中心性：节点的直接邻居数目半局部中心性：节点四层邻居的信息k-shell分解：度中心性的扩展，根据节点在网络中的位置来定义，越在核心的节点越重要1.1度中心性（DC）节点的度分为入度和出度；权重为与节点相连的边的权重之和优缺点：优点：简单，直观，计算复杂度低缺点：仅考虑节点最局部信息，没有对节点周围环境进行探讨。1.2半局部中心性半局部中心性涉及了节点的四阶邻居信息1.3k-壳分解法k-壳分解法确定网络中节点的位置，将外围的节点剥去，处于内层的节点拥有较高的影响力，可视为是一种基于节点度的粗粒化排序方法，具体分解
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区块链密码学隐私保护技术综述SurveyonblockchainprivacyprotectiontechniquesincryptographyAbstract近年来，数据隐私问题日益明显，如何在区块链中实现有效的隐私保护是研究热点。针对区块链在隐私保护上的研究现状与发展态势，阐述了区块链在交易地址、预言机以及智能合约上的隐私保护方法，归纳出区块链在基本要素防护上的隐私策略。基于国内外高水平文献梳理分析了特殊密码学原语、后量子密码学两类区块链密码学防护方法及使用场景，综述其研究思路，并给出属性基加密、特殊数据签名、同态加密、安全多方计算、零知识证明、格密码等适用于区块链隐私保护的密码学技术的
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《KnowledgeTracing：ASurvey》论文在2023年2月收录于ACMComputingSurveys（IF好像有14）https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3569576后文里，我用技能一词来代替原文中的KC-knowledgecomponent=其他文献的知识点引文教学是促进知识转移的重要活动新冠促进教育系统的数字化转型目前的挑战每个题目可能对应多个技能技能之间存在依赖性，例如k1是k2的先决条件学生的遗忘行为会导致认知下降，对遗忘特征建模，技能可以根据遗忘相关性排序DLKT的方向：1.记忆结构2.注意力机制3.图表示学习4.文本特征5.遗忘特
分层强化学习综述论文阅读HierarchicalReinforcementLearning:AComprehensiveSurvey摘要一、介绍二、基础知识回顾2.1强化学习2.2分层强化学习2.2.1子任务符号2.2.2基于半马尔可夫决策过程的HRL符号2.3通用项定义三、分层强化学习方法3.1学习分层策略(LHP)3.1.1封建分层方法（基于goal）3.1.2策略树方法（基于option）3.2同时子任务发现+分层策略学习3.2.1统一策略树方法3.2.2封建方法的统一学习3.3独立子任务发现3.3.1子目标发现3.3.2不同技能发现3.4迁移分层强化学习3.4.1迁移+子任务策略蒸馏3
