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在線社交網(wǎng)絡結構特性與建模簡介,目錄書摘

2020-11-19 10:53 來源:京東 作者:京東
社交
在線社交網(wǎng)絡結構特性與建模
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內(nèi)容簡介:《在線社交網(wǎng)絡結構特性與建?!分饕獓@在線社交網(wǎng)結構特性與建模展開,從在線社交網(wǎng)絡的交友特性分析與發(fā)現(xiàn)、在線社交服務的結構特性度量與計算方法、面向在線社交網(wǎng)絡多屬性融合特征的建模方法、超大規(guī)模在線社交網(wǎng)絡的高效并行建模及計算方法四個方面展開闡述。
作者簡介:
目錄:目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 社交網(wǎng)絡概述及研究意義 1
1.2 社交網(wǎng)絡的結構特性分析與建模 2
1.2.1 社交網(wǎng)絡的結構建模 2
1.2.2 異質(zhì)社交網(wǎng)絡的結構建模 5
1.3 在線社交服務的交友特性分析與發(fā)現(xiàn) 6
1.3.1 級聯(lián)交友特性分析 6
1.3.2 博弈交友特性分析 7
1.3.3 偏好性分析 7
1.4 社交網(wǎng)絡的動力學分析 8
1.5 大規(guī)模社交網(wǎng)絡計算 9
1.6 本書組織結構 11
參考文獻 12
第2章 基礎理論 14
2.1 概率統(tǒng)計與機器學習 14
2.2 圖論的基本知識 17
2.2.1 圖的定義 17
2.2.2 途徑、跡、路和連通 18
2.2.3 距離和直徑 19
2.3 博弈論 19
2.3.1 什么是博弈 19
2.3.2 博弈中的行為推理 20
2.3.3 最佳應對和占優(yōu)策略 22
2.3.4 納什均衡 23
第3章 社交網(wǎng)絡結構特性分析 24
3.1 社交網(wǎng)絡統(tǒng)計特性概述 24
3.2 社交網(wǎng)絡重要特性 27
3.3 網(wǎng)絡的核與核度 28
3.3.1 核度的定義 28
3.3.2 在線社交網(wǎng)絡的核度計算方法 29
3.3.3 核度的應用 32
3.3.4 實驗驗證 33
3.4 結構洞分析 40
3.4.1 結構洞定義 40
3.4.2 結構洞分析研究現(xiàn)狀 41
3.4.3 結構洞用戶的影響力分析 43
3.4.4 結構洞用戶作用分析 46
3.4.5 小結 48
3.5 本章小結 48
參考文獻 49
第4章 在線社交服務的交友特性分析 51
4.1 在線社交服務的級聯(lián)行為分析 51
4.1.1 級聯(lián)相關研究現(xiàn)狀 51
4.1.2 級聯(lián)可預測性分析 52
4.1.3 級聯(lián)預測的理論分析 53
4.1.4 實驗分析結果 58
4.1.5 小結 59
4.2 網(wǎng)絡交友行為的博弈論模型 60
4.2.1 交友行為的博弈思想和博弈行為推理 60
4.2.2 交友行為的博弈模型 60
4.3 交友行為的偏好性分析與發(fā)現(xiàn) 66
4.3.1 一維偏好分析模型 67
4.3.2 基于向量的偏好傳播模型 68
4.3.3 偏好一致性及偏好傳播的收斂性 69
4.3.4 偏好傳播模型示例 71
4.3.5 實驗結果 72
4.3.6 小結 72
4.4 本章小結 73
參考文獻 73
第5章 社交網(wǎng)絡的關系預測 78
5.1 社交網(wǎng)絡的關系預測概述 78
5.2 社交網(wǎng)絡關系強度預測 79
5.2.1 社交網(wǎng)絡關系強度預測研究進展 79
5.2.2 社交網(wǎng)絡關系強度預測線形模型 80
5.2.3 社交網(wǎng)絡關系強度預測概率模型 81
5.3 社交網(wǎng)絡關系類型挖掘 83
5.3.1 社交網(wǎng)絡關系類型挖掘研究進展 83
5.3.2 社交網(wǎng)絡關系類型挖掘TPFG模型 83
5.3.3 社交網(wǎng)絡關系類型挖掘PLP-FGM模型 85
5.4 基于結構特征的社交網(wǎng)絡強弱關系的預測 87
5.4.1 問題定義 87
5.4.2 模型概述 88
5.4.3 社交網(wǎng)絡的結構特征 94
5.4.4 相關數(shù)據(jù)集與結果 98
5.5 本章小結 102
參考文獻 103
第6章 社交網(wǎng)絡的結構動力學模型 105
6.1 社交網(wǎng)絡的結構動力學建模的介紹 105
6.1.1 在線信息傳播無尺度性 105
6.1.2 爆發(fā)現(xiàn)象 105
6.1.3 累積效應 106
6.1.4 用戶影響力 106
6.1.5 在線社會媒體信息的建模方法 107
6.2 國內(nèi)外現(xiàn)狀 109
6.3 社交網(wǎng)絡的結構動力學模型與方法 110
6.3.1 消息流行度預測 110
6.3.2 用戶的轉(zhuǎn)發(fā)選擇預測 116
6.3.3 用戶人際影響力的推斷 119
6.4 本章小結 122
參考文獻 123
第7章 異質(zhì)社交網(wǎng)絡的結構建模 127
7.1 社交網(wǎng)絡節(jié)點對齊概述 127
7.2 網(wǎng)絡對齊研究現(xiàn)狀 128
7.3 網(wǎng)絡嵌入學習 131
7.4 異質(zhì)網(wǎng)絡的節(jié)點對齊方法 133
7.4.1 Facebook數(shù)據(jù)集實驗 138
7.4.2 多領域合作者網(wǎng)絡對齊實驗 142
7.5 本章小結 144
參考文獻 144
第8章 超大規(guī)模社交網(wǎng)絡的計算方法 147
8.1 基于內(nèi)存映射的單機高效圖算法MMap 148
8.2 MapReduce并行處理方法 152
8.2.1 分布式文件系統(tǒng) 152
8.2.2 MapReduce流程 153
8.2.3 矩陣向量乘法和矩陣乘 155
8.2.4 MapReduce上的關系代數(shù)操作 156
8.2.5 MapReduce擴展 157
8.2.6 MapReduce的通信開銷 158
8.2.7 MapReduce 的理論復雜度 159
8.2.8 基于MapReduce的開源平臺 162
8.2.9 MapReduce總結 169
8.3 Pregel并行圖計算方法 170
8.3.1 Pregel設計思想 170
8.3.2 Pregel工作流程 171
8.3.3 Pregel中的圖計算 173
8.3.4 實驗結果 174
8.4 Pegasus大規(guī)模并行圖計算平臺 175
8.4.1 基于GIM-V的圖挖掘算法 176
8.4.2 節(jié)點相似度度量算法 181
8.5 本章小結 184
參考文獻 185
第9章 總結 189
9.1 社交網(wǎng)絡的結構特性總結 189
9.2 社交網(wǎng)絡結構建模的關鍵問題 189
9.2.1 社交網(wǎng)絡關系強度預測 189
9.2.2 基于核度理論的影響力最大化算法 190
9.3 社交網(wǎng)絡結構建模的未來研究趨勢 191
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