图书介绍
异构信息网络挖掘 原理和方法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- （美）韩家炜著 著
- 出版社： 北京：机械工业出版社
- ISBN：7111549953
- 出版时间：2016
- 标注页数：163页
- 文件大小：23MB
- 文件页数：181页
- 主题词：数据采集－研究
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异构信息网络挖掘 原理和方法PDF格式电子书版下载
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图书目录
第1章 引言1
1.1异构信息网络是什么2
1.2为什么异构网络挖掘是一项新的挑战5
1.3本书的内容组织6
第一部分 基于排名的聚类和分类10
第2章 基于排名的聚类10
2.1概述10
2.2RankClus算法12
2.2.1排名函数14
2.2.2从条件排名分布到新的聚类度量17
2.2.3聚类中心和距离测量20
2.2.4RankClus算法总结21
2.2.5实验结果24
2.3NetClus算法27
2.3.1排名函数29
2.3.2NetClus算法框架31
2.3.3网络聚类中目标对象生成模型32
2.3.4目标对象和属性对象的后验概率33
2.3.5实验结果35
第3章 异构信息网络的分类39
3.1概述39
3.2GNetMine40
3.2.1分类问题定义42
3.2.2基于图的正则化框架43
3.3RankClass47
3.3.1RankClass框架49
3.3.2基于图的排名50
3.3.3调整网络52
3.3.4后验概率计算53
3.4实验结果54
3.4.1数据集55
3.4.2准确性研究55
3.4.3案例研究57
第二部分 基于元路径的相似性搜索和挖掘60
第4章 基于元路径的相似性搜索60
4.1概述60
4.2PathSim：基于元路径的相似性度量62
4.2.1网络模式和元路径62
4.2.2基于元路径的相似性框架64
4.2.3PathSim：全新的相似性度量64
4.3单一元路径的在线查询处理68
4.3.1单一元路径的连接68
4.3.2基准算法69
4.3.3基于共同聚类的剪枝70
4.4多重元路径的组合71
4.5实验结果73
4.5.1有效性73
4.5.2效率对比77
4.5.3Flickr网络的案例研究78
第5章 基于元路径的关系预测79
5.1概述79
5.2基于元路径的关系预测框架80
5.2.1基于元路径的拓扑特征空间81
5.2.2监督式关系预测框架84
5.3合著关系预测85
5.3.1合著关系预测模型86
5.3.2实验结果86
5.4带时间的关系预测90
5.4.1面向作者引用关系预测的基于元路径的拓扑特征91
5.4.2关系建立时间预测模型94
5.4.3实验结果99
第三部分 关系强度感知挖掘106
第6章 不完全属性的关系强度感知聚类106
6.1概述106
6.2关系强度感知聚类的问题定义108
6.3聚类框架111
6.3.1模型综述111
6.3.2属性生成建模112
6.3.3结构一致性建模114
6.3.4统一模型116
6.4聚类算法117
6.4.1聚类优化117
6.4.2链接类型强度学习119
6.4.3整合：GenClus算法120
6.5实验结果121
6.5.1数据集121
6.5.2有效性研究122
第7章 通过元路径选择的用户引导聚类128
7.1概述128
7.2用户引导聚类的元路径选择问题131
7.2.1元路径选择问题132
7.2.2用户引导的聚类132
7.2.3问题定义133
7.3概率模型133
7.3.1关系生成建模134
7.3.2用户引导建模135
7.3.3对元路径选择的质量权重建模136
7.3.4统一模型137
7.4学习算法138
7.4.1给定元路径权重优化聚类结果138
7.4.2给定聚类结果优化元路径权重139
7.4.3PathSelClus算法140
7.5实验结果141
7.5.1数据集141
7.5.2有效性研究142
7.5.3元路径权重的案例研究146
7.6讨论147
第8章 研究前沿148
参考文献152