包郵單圖及群圖挖掘:原理.算法與應用

作者：[美]達奈·庫特拉（DanaiKout

出版社：機械工業出版社出版時間：2018-06-01

開本： 16開 頁數： 142

本類榜單：計算機/網絡銷量榜

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版權信息
本書特色
內容簡介
目錄
作者簡介

單圖及群圖挖掘:原理.算法與應用版權信息

ISBN：9787111622673
條形碼：9787111622673 ; 978-7-111-62267-3
裝幀：一般膠版紙
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
計算機/網絡
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程序設計
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其他

單圖及群圖挖掘:原理.算法與應用本書特色

本書由DanaiKoutra和全球知名的數據挖掘領域奠基人之一ChristosFaloutsos教授合著，介紹了圖挖掘領域一個嶄新的研究方向。全書內容主要包括兩個部分：第壹部分介紹了單圖上的概要表示以及節點標簽分類算法；第二部分介紹了群圖上的概要表示以及群圖的相似性度量和節點對齊算法。

單圖及群圖挖掘:原理.算法與應用內容簡介

本書由DanaiKoutra和優選知名的數據挖掘領域奠基人之一ChristosFaloutsos教授合著，介紹了圖挖掘領域一個嶄新的研究方向。全書內容主要包括兩個部分：第壹部分介紹了單圖上的概要表示以及節點標簽分類算法；第二部分介紹了群圖上的概要表示以及群圖的相似性度量和節點對齊算法。

單圖及群圖挖掘:原理.算法與應用目錄

譯者序
原書前言
原書致謝
作者簡介
第1章緒論1
11概述1
12本書的架構1
121**部分：單圖挖掘1
122第二部分：群圖挖掘2
123源代碼和支撐材料3
13預備知識3
131圖的基本定義4
132圖的數據結構5
133線性代數基本概念6
134圖的主要特性7
14常用符號8
**部分單圖挖掘
第2章靜態圖概要抽取11
21概述與動機12
22問題描述13
221圖概要抽取的MDL準則14
222模型編碼15
223誤差編碼17
23VoG：基于詞匯表的圖概要抽取17
231子圖生成18
232子圖標記18
233概要組裝19
234示例20
235計算復雜度20
24實證結果21
241定量分析22
242定性分析25
243可擴展性30
25討論31
26相關工作33
目錄第3章圖的推理35
31關聯推斷技術35
311RWR36
312SSL36
313BP37
314本節小結38
32FABP39
321推導41
322收斂性分析45
323算法46
33擴展到多個類47
34實證結果49
341準確度49
342收斂性50
343魯棒性51
344可擴展性51
第二部分群圖挖掘
第4章動態圖概要抽取55
41問題描述56
411動態圖概要抽取的MDL準則58
412編碼模型58
413誤差編碼60
42TIMECRUNCH：基于詞匯表的動態圖概要抽取61
421生成候選靜態結構61
422標注候選靜態結構61
423組裝候選時序結構62
424概要合成63
43實證結果64
431定量分析65
432定性分析66
433可擴展性68
44相關工作68
第5章圖的相似性70
51直覺71
511概述71
512節點親和度測量71
513信念傳播的應用72
514相似性度量的預期性質73
52DELTACON：“δ”連通性動態檢測73
521算法描述74
522快速計算74
523預期性質77
53DELTACON-ATTR：節點和邊的歸因82
531算法描述82
532可擴展性84
54實證結果84
541DELTACON與直覺的一致性84
542DELTACON-ATTR與直覺的一致性90
543可擴展性94
544魯棒性94
55應用96
551Enron數據集實證分析97
552大腦連通圖聚類98
553恢復連接組的對應關系99
56相關工作101
第6章圖的對齊104
61問題的形式化描述105
62BIG-ALIGN：二分圖的對齊106
621數學形式化表示106
622具體問題的優化108
623算法描述112
63UNI-ALIGN：二分圖對齊算法在單分圖上的推廣113
64實證結果114
641BIG-ALIGN的準確度和運行時間115
642UNI-ALIGN的準確度和運行時間118
65討論119
66相關工作119
第7章結論與進一步的研究問題121
參考文獻123

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單圖及群圖挖掘:原理.算法與應用作者簡介

Danai Koutra是密歇根大學安娜堡分校計算機科學與工程系的助理教授。她的研究興趣包括大規模圖挖掘、圖相似性計算和匹配、圖概要抽取和異常檢測。Danai 的研究主要應用于社交網絡、合作網絡、Web 網絡以及大腦連接網絡。她現持有1項:“rate-1”專利，并擁有6項(待定)二分圖對齊專利。Danai 曾榮獲2016年ACM SIGKDD博士論文獎，并榮獲SCS博士論文獎( CMU)。她在數據挖掘會議上發表了多篇論文，其中包括兩篇獲獎論文。她現在共開展3門課程，曾在IBM Watson、Microsoft Research 和Technicolor工作。她于2010年在雅典國立技術大學電子與計算機工程學院獲得學士學位，于2015年在卡耐基·梅隆大學計算機科學學院獲取博士學位和理學碩士學位。 Christos Faloutsos 是卡耐基.梅隆大學的教授。他曾于1989年獲得美國國家科學基金會頒發的總統青年研究員獎，于2006年榮獲ICDM研究貢獻獎，并于2010年榮獲SIGKDD創新獎，曾獲得24項論文獎( 包括5項時間考驗獎)和4項教學獎。他指導的6位學生榮獲了KDD或SCS論文獎。同時他也是ACM Fellow, 并曾擔任SIGKDD執行委員會成員。他共發表同行評議文章350多篇，參與撰寫17本書中的部分章節，出版專著2本。他共擁有7項專利(及2項待定專利)。他已經開展40門課程和20多個特邀講座。他的研究興趣包括針對圖和時間序列的大規模數據挖掘、異常檢測、張量分解和分形。

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