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社区发现方法及应用

社区发现方法及应用

作者:张云雷
出版社:清华大学出版社出版时间:2022-01-01
开本: 其他 页数: 193
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社区发现方法及应用 版权信息

  • ISBN:9787512146822
  • 条形码:9787512146822 ; 978-7-5121-4682-2
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

社区发现方法及应用 本书特色

社区发现是社交网络分析中的一个重要基础问题,且是研究热点。本书不仅会系统梳理已有的社区发现方法,也会详细介绍代表方法,融入当前基于深度学习的社区发现方法。

社区发现方法及应用 内容简介

本书以社区发现为核心内容,介绍了社区发现的基础知识及与之相关的理论方法。本书重点内容包括网络构建方法、社区分析基本知识、非重叠社区发现方法、重叠社区发现方法、面向富信息网络的社区发现方法、基于网络表示学习的社区发现方法、大规模网络社区发现方法和基于社区发现的交叉研究等。本书突出介绍在现今大规模网络和相关社交网络数据不断涌现的背景下与社区发现方法相关的理论和计算技术。 本书可以作为计算机学科相关专业本科生高年级和研究生相关课程的参考书,也可以作为了解社区发现方法原理的参考资料。

社区发现方法及应用 目录

第1章 引言
本章参考文献

第2章 网络构建方法
2.1 直接观察法
2.2 基于多源数据的学术社交网络构建方法
2.3 基于视频的社交网络构建方法
2.3.1 问题定义
2.3.2 方法
2.4 基于多层强化学习的网络构建方法
2.4.1 现存问题解决方案
2.4.2 构建数据集
2.4.3 0HRL算法设计
本章参考文献

第3章 社区分析基本知识
3.1 社区发现的原理
3.1.1 社区的定义
3.1.2 社区发现的方法分类
3.2 数据集与算法的评价指标
3.2.1 经典数据集
3.2.2 人工数据集生成
3.2.3 评价指标
本章参考文献

第4章 非重叠社区发现方法
4.1 概述
4.2 基于网络模体的局部社区发现方法
4.2.1 预备知识
4.2.2 通过*小化1范数的局部扩张
4.2.3 实验结果与分析
4.2.4 本节小结
4.3 基于种子结点扩张采样的社区发现方法
4.3.1 问题定义
4.3.2 SENE模型
4.3.3 实验结果与分析
本章参考文献

第5章 重叠社区发现方法
5.1 概述
5.2 基于粗糙集的重叠社区发现方法
5.2.1 预备知识与定义
5.2.2 方法
5.2.3 时间复杂度分析
5.3 基于边图的重叠社区发现方法
5.3.1 方法
5.3.2 时间复杂度分析
5.4 实验结果与分析
5.4.1 对比方法
5.4.2 实验环境
5.4.3 数据集
5.4.4 评价指标
5.4.5 实验与结果分析
5.5 本章小结
本章参考文献

第6章 面向富信息网络的社区发现方法
6.1 概述
6.2 基于生成模型的动态主题社区发现方法
6.2.1 动态主题社区发现方法
6.2.2 DTCD模型推理
6.2.3 推断快照网络中的各个参数
6.2.4 实验结果与分析
6.3 本章小结
本章参考文献

第7章 基于网络表示学习的社区发现方法
7.1 概述
7.2 基于矩阵分解的网络表示学习方法
7.2.1 M-NMF模型
7.2.2 模型*优化
……
第8章 大规模网络社区发现方法
第9章 基于社区发现的交叉研究
第10章 总结

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社区发现方法及应用 作者简介

张云雷,博士,男,毕业于北京邮电大学。研究方向为数据挖掘、机器学习、社交网络分析,现已发表期刊和会议论文20余篇,其中SCI论文4篇,出版专著1部。参与国家重点基础研究计划项目1项、国家重点研发计划项目1项、国家高技术研究发展计划项目1项。

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