使每个用户的特征依赖于其在社交网络中的直接邻居的特征向量，从而间接体现信任的传播。

这是一个关于社交网络中信任传播的特征学习方法，被称为“基于邻域的信任传播特征学习”。该方法的核心思想是通过分析用户在社交网络中的直接邻居的特征向量来推断该用户的信任水平。具体地说，该方法将每个用户的特征向量表示为其直接邻居的特征向量的加权平均值，其中权重反映了邻居与该用户之间的信任关系。通过这种方式，该方法可以在不直接观察信任关系的情况下间接地推断用户之间的信任传播。

相关问题

首先统计网页(doc)特征向量 feature 中每个特征的权重(w1,

w2, w3, ... , wn)，然后根据给定的查询(query)，计算查询向量 query_feature。

接下来，使用余弦相似度算法计算查询向量与每个网页特征向量的相似度。余弦相似度算法通过计算两个向量的夹角余弦值来衡量它们的相似度，值越接近1表示相似度越高。

最后，根据计算出的相似度排序结果，选择相似度最高的几个网页作为查询结果返回给用户。

在实际应用中，通常还需要考虑一些优化措施。比如可以加入缓存机制，将经常查询的网页特征向量缓存起来，加快查询速度。另外，可以考虑使用索引和倒排索引等数据结构提高搜索效率。

此外，还可以使用机器学习算法来优化特征向量的权重，甚至可以通过训练模型来预测用户的查询意图，进一步提高搜索结果的准确性和个性化。

总之，对于大规模的网页搜索引擎来说，通过统计和计算特征向量权重，并应用相似度计算算法，可以实现高效准确的搜索。同时，结合优化措施和机器学习算法，还可以提高搜索效率和个性化体验。

卷积神经网络中特征向量的组合组是在全链接层之前还是之后

在卷积神经网络中，特征向量的组合通常是在全连接层之前。在卷积层中，通过卷积操作提取出多个特征图，每个特征图对应一种特征，可以看做是一种低级特征。接着通过池化操作，对特征图进行降采样，得到相对较小的特征图，这些特征图包含了更高层次的抽象特征。最后，在全连接层之前，将这些特征向量进行组合，得到更高级别的特征向量，用于分类或回归等任务。因此，特征向量的组合通常是在全连接层之前。