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社區發現方法及應用

  • 作者：張雲雷//吳斌|責編:譚文芳
  • 出版社：北京交通大學
  • ISBN：9787512146822
  • 出版日期：2022/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：193
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以社區發現為核心內容，介紹了社區發現的基礎知識及與之相關的理論方法。本書重點內容包括網路構建方法、社區分析基本知識、非重疊社區發現方法、重疊社區發現方法、面向富信息網路的社區發現方法、基於網路表示學習的社區發現方法、大規模網路社區發現方法和基於社區發現的交叉研究等。本書突出介紹在現今大規模網路和相關社交網路數據不斷湧現的背景下與社區發現方法相關的理論和計算技術。
    本書可以作為電腦學科相關專業本科生高年級和研究生相關課程的參考書，也可以作為了解社區發現方法原理的參考資料。
作者介紹
張雲雷//吳斌|責編:譚文芳
目錄
第1章  引言
  本章參考文獻
第2章  網路構建方法
  2.1  直接觀察法
  2.2  基於多源數據的學術社交網路構建方法
  2.3  基於視頻的社交網路構建方法
    2.3.1  問題定義
    2.3.2  方法
  2.4  基於多層強化學習的網路構建方法
    2.4.1  現存問題解決方案
    2.4.2  構建數據集
    2.4.3  OHRL演算法設計
  本章參考文獻
第3章  社區分析基本知識
  3.1  社區發現的原理
    3.1.1  社區的定義
    3.1.2  社區發現的方法分類
  3.2  數據集與演算法的評價指標
    3.2.1  經典數據集
    3.2.2  人工數據集生成
    3.2.3  評價指標
  本章參考文獻
第4章  非重疊社區發現方法
  4.1  概述
  4.2  基於網路模體的局部社區發現方法
    4.2.1  預備知識
    4.2.2  通過最小化1范數的局部擴張
    4.2.3  實驗結果與分析
    4.2.4  本節小結
  4.3  基於種子結點擴張採樣的社區發現方法
    4.3.1  問題定義
    4.3.2  SENE模型
    4.3.3  實驗結果與分析
    本章參考文獻
第5章  重疊社區發現方法
  5.1  概述
  5.2  基於粗糙集的重疊社區發現方法
    5.2.1  預備知識與定義
    5.2.2  方法
    5.2.3  時間複雜度分析
  5.3  基於邊圖的重疊社區發現方法
    5.3.1  方法
    5.3.2  時間複雜度分析
  5.4  實驗結果與分析
    5.4.1  對比方法
    5.4.2  實驗環境
    5.4.3  數據集
    5.4.4  評價指標
    5.4.5  實驗與結果分析
  5.5  本章小結

    本章參考文獻
第6章  面向富信息網路的社區發現方法
  6.1  概述
  6.2  基於生成模型的動態主題社區發現方法
    6.2.1  動態主題社區發現方法
    6.2.2  DTCD模型推理
    6.2.3  推斷快照網路中的各個參數
    6.2.4  實驗結果與分析
  6.3  本章小結
    本章參考文獻
第7章  基於網路表示學習的社區發現方法
  7.1  概述
  7.2  基於矩陣分解的網路表示學習方法
    7.2.1  M-NMF模型
    7.2.2  模型最優化
  7.3  基於隨機遊走的網路表示學習方法
    7.3.1  DeepWalk：社交表示的在線學習
    7.3.2  Node2Vec：大規模網路特徵學習
  7.4  基於深度神經網路的網路表示學習方法
    7.4.1  SDNE結構化深度網路表示學習方法
    7.4.2  DNGR深度神經網路的網路表示學習方法
  7.5  其他網路表示學習方法
    7.5.1  LINE大規模網路表示方法
    7.5.2  問題定義
    7.5.3  大規模網路表示方法
    7.5.4  LANE標籤信息屬性網路表示學習方法
  本章參考文獻
第8章  大規模網路社區發現方法
  8.1  概述
  8.2  基於Spark的並行增量動態社區發現方法
    8.2.1  基本概念和定義
    8.2.2  基於Spark的並行增量動態社區發現演算法描述
    8.2.3  實驗結果與分析
    8.2.4  本節小結
  8.3  基於加權聚類係數的並行增量動態社區發現方法
    8.3.1  相關工作
    8.3.2  相關定義
    8.3.3  SPDCD演算法
    8.3.4  實驗結果與分析
    8.3.5  本節小結
  8.4  基於邊圖的並行重疊社區發現方法
    8.4.1  方法
    8.4.2  時間複雜度分析
    8.4.3  並行化設計
    8.4.4  實驗結果與分析
    8.4.5  本節小結
  本章參考文獻
第9章  基於社區發現的交叉研究
  9.1  概述
  9.2  基於社交網路社區的組推薦框架

    9.2.1  組推薦問題定義
    9.2.2  基於社交網路社區的組推薦框架
    9.2.3  實驗結果與分析
    9.2.4  本節小結
  9.3  基於社區分析的情感研究
    9.3.1  基於多元情感行為時間序列的社交網路用戶聚類分析
    9.3.2  社交網路情感社區發現研究
  本章參考文獻
第10章  總結
  本章參考文獻

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