sns概率函数 归一化

SNS（Social Network Service）概率函数归一化是指将概率函数的取值范围映射到[0, 1]之间的过程。在社交网络中，概率函数常用于描述用户之间的关系强度、信息传播概率等。

概率函数归一化的目的是使得概率函数的取值范围统一，方便进行比较和计算。常见的归一化方法有线性归一化和softmax归一化。

1. 线性归一化：
线性归一化是通过线性变换将概率函数的取值范围映射到[0, 1]之间。具体操作是将原始概率值减去最小值，再除以最大值与最小值之差。公式如下：
归一化后的概率 = (原始概率 - 最小值) / (最大值 - 最小值)

2. Softmax归一化：
Softmax归一化是一种常用的概率函数归一化方法，它可以将任意实数范围内的值映射到[0, 1]之间，并且所有值的和为1。Softmax函数的定义如下：
归一化后的概率 = exp(原始概率) / sum(exp(原始概率))

以上是两种常见的概率函数归一化方法，可以根据具体的需求选择适合的方法进行归一化操作。