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復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787302532330
- 條形碼：9787302532330 ; 978-7-302-53233-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>>
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)分析 本書(shū)特色
《復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)分析/大數(shù)據(jù)系列叢書(shū)》是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)分析的入門(mén)教材，主要介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)挖掘基本理論，涵蓋了復(fù)雜網(wǎng)路基本概念、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型、網(wǎng)絡(luò)魯棒性、網(wǎng)絡(luò)傳播動(dòng)力學(xué)、網(wǎng)絡(luò)演化博弈、數(shù)據(jù)挖掘、大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取及存儲(chǔ)、節(jié)點(diǎn)影響力排序、網(wǎng)絡(luò)聚類技術(shù)分析、推薦系統(tǒng)和鏈路預(yù)測(cè)等知識(shí)點(diǎn)，這些新穎的內(nèi)容，反映了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)分析*近十多年以來(lái)的前沿研究和作者的部分研究成果。 為了幫助讀者更好的理解書(shū)中的內(nèi)容，本書(shū)提供了大量的圖例，并且在每章的結(jié)尾，給出了文章中所參考的文獻(xiàn)，目的是為那些對(duì)更高級(jí)的主題、重要的歷史文獻(xiàn)和當(dāng)前前沿研究感興趣的讀者提供方便。
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容簡(jiǎn)介
《復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)分析/大數(shù)據(jù)系列叢書(shū)》是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論教材，以淺顯易懂的語(yǔ)言為來(lái)自不同學(xué)科領(lǐng)域的研究生和研究人員提供有力指導(dǎo)。全書(shū)共10章，分別是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本概念、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型、網(wǎng)絡(luò)魯棒性、網(wǎng)絡(luò)傳播動(dòng)力學(xué)、網(wǎng)絡(luò)演化博弈、數(shù)據(jù)挖掘、大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取及存儲(chǔ)的技術(shù)研究、節(jié)點(diǎn)影響力排序、網(wǎng)絡(luò)聚類技術(shù)分析、推薦系統(tǒng)和鏈路預(yù)測(cè)。這些內(nèi)容由淺入深，對(duì)不同的讀者，側(cè)重點(diǎn)不同。為了便于讀者消化和理解書(shū)中的內(nèi)容，每章末都附有習(xí)題。 《復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)分析/大數(shù)據(jù)系列叢書(shū)》可以作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程等專業(yè)的研究生教材，也可供從事復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、商務(wù)智能等領(lǐng)域研究的教學(xué)、科研人員參考。
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)分析 目錄
第1章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本概念
1．1 度、度分布、度相關(guān)性
1．2 介數(shù)、路徑、權(quán)重
1．3 簇、模體、社團(tuán)
習(xí)題1
第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型
2．1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)
2．1．1 全局耦合網(wǎng)絡(luò)
2．1．2 *近鄰耦合網(wǎng)絡(luò)
2．1．3 星形耦合網(wǎng)絡(luò)
2．2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)
2．2．1 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型
2．2．2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的度分布
2．2．3 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的直徑和平均距離
2．2．4 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的集聚系數(shù)
2．2．5 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的特征譜
2．3 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)
2．3．1 Price模型
2．3．2 BA模型
2．3．3 BA無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的度分布和度相關(guān)
2．3．4 BA無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的平均距離和集聚系數(shù)
2．3．5 BA無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的特征譜
2．4 動(dòng)態(tài)演化網(wǎng)絡(luò)
2．4．1 以網(wǎng)絡(luò)演化的部件劃分
2．4．2 以是否考慮權(quán)重劃分
2．4．3 以演化網(wǎng)絡(luò)采用的演化機(jī)制劃分
2．4．4 以演化網(wǎng)絡(luò)是否動(dòng)態(tài)變化劃分
2．5 社區(qū)網(wǎng)絡(luò)
2．5．1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社區(qū)結(jié)構(gòu)的分類
2．5．2 社區(qū)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
2．6 權(quán)重網(wǎng)絡(luò)
2．6．1 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的度量
2．6．2 實(shí)際加權(quán)網(wǎng)絡(luò)
2．6．3 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)建模
2．7 相依網(wǎng)絡(luò)
2．7．1 相依網(wǎng)絡(luò)的子網(wǎng)絡(luò)
2．7．2 相依網(wǎng)絡(luò)的相依邊
2．7．3 相依網(wǎng)絡(luò)的組合方式
2．8 多層網(wǎng)絡(luò)
2．8．1 多層網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
2．8．2 多層網(wǎng)絡(luò)的度分布
2．8．3 多層網(wǎng)絡(luò)上的擴(kuò)散與同步
2．8．4 多層網(wǎng)絡(luò)的魯棒性
習(xí)題2
第3章 網(wǎng)絡(luò)魯棒性
3．1 滲流理論介紹
3．1．1 滲流理論背景
3．1．2 滲流理論簡(jiǎn)介
3．2 隨機(jī)攻擊與蓄意攻擊
3．3 級(jí)聯(lián)失效
3．3．1 滲沙堆模型
3．3．2 OPA模型
3．3．3 CASCADE模型
3．3．4 負(fù)載-容量模型
習(xí)題3
第4章 網(wǎng)絡(luò)傳播動(dòng)力學(xué)
4．1 傳播動(dòng)力學(xué)建模與解析
4．1．1 基于度的動(dòng)力學(xué)模型
4．1．2 基于節(jié)點(diǎn)的動(dòng)力學(xué)模型
4．1．3 d維NW小世界網(wǎng)絡(luò)的線性傳播方程
4．1．4 小世界網(wǎng)絡(luò)傳播動(dòng)力學(xué)方程的分形、混沌與分岔
4．2 傳播控制
4．2．1 網(wǎng)絡(luò)免疫
4．2．2 *優(yōu)資源配置
4．3 傳播預(yù)測(cè)
4．3．1 閾值和爆發(fā)規(guī)模
4．3．2 傳播網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)
4．3．3 傳播溯源
習(xí)題4
第5章 網(wǎng)絡(luò)演化博弈
5．1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化博弈基本框架
5．2 網(wǎng)絡(luò)博弈動(dòng)力學(xué)
5．2．1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)演化博弈
5．2．2 非規(guī)則網(wǎng)絡(luò)演化博弈
5．2．3 多層網(wǎng)絡(luò)演化博弈
5．3 網(wǎng)絡(luò)演化博弈共演化
5．4 網(wǎng)絡(luò)演化博弈實(shí)驗(yàn)
5．5 網(wǎng)絡(luò)演化博弈的應(yīng)用
5．5．1 突發(fā)公共衛(wèi)生中的應(yīng)用
5．5．2 交通工程中的應(yīng)用
習(xí)題5
第6章 數(shù)據(jù)挖掘
6．1 數(shù)據(jù)挖掘的核心技術(shù)
6．2 “大數(shù)據(jù)”的典型特征
6．2．1 數(shù)據(jù)規(guī)模大
6．2．2 數(shù)據(jù)類型多樣
6．2．3 數(shù)據(jù)處理速度快
6．2．4 數(shù)據(jù)價(jià)值密度低
6．3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘融合——社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析
習(xí)題6
第7章 大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取及存儲(chǔ)的技術(shù)研究
7．1 分布式網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)設(shè)計(jì)
7．2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義建模
7．2．1 新數(shù)據(jù)源屬性的語(yǔ)義類型學(xué)習(xí)
7．2．2 原數(shù)據(jù)源語(yǔ)義圖構(gòu)建
7．3 非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分布式索引技術(shù)
7．4 大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)
習(xí)題7
第8章 節(jié)點(diǎn)影響力排序
8．1 結(jié)構(gòu)性的節(jié)點(diǎn)影響力排序
8．1．1 基于網(wǎng)絡(luò)局部屬性的指標(biāo)
8．1．2 基于網(wǎng)絡(luò)全局屬性的指標(biāo)
8．1．3 基于網(wǎng)絡(luò)位置屬性的指標(biāo)
8．1．4 基于隨機(jī)游走的節(jié)點(diǎn)影響力排序
8．2 功能性的節(jié)點(diǎn)影響力排序
習(xí)題8
第9章 網(wǎng)絡(luò)聚類技術(shù)分析
9．1 經(jīng)典社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
9．1．1 譜平分法
9．1．2 Kernighan-Lin算法
9．1．3 Maximun Flow Communities算法
9．1．4 極值優(yōu)化算法
9．1．5 層次社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
9．1．6 重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
9．2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)屬性圖聚類算法
9．2．1 基于距離的聚類
9．2．2 基于模型的聚類
9．2．3 基于多特征融合的屬性圖聚類算法
9．2．4 基于多節(jié)點(diǎn)社團(tuán)意識(shí)系統(tǒng)的屬性圖聚類算法
9．3 基于動(dòng)態(tài)社交博弈的屬性圖聚類算法
9．3．1 屬性圖算法分析
9．3．2 有限靜態(tài)博弈
9．3．3 動(dòng)態(tài)社交博弈
9．3．4 動(dòng)態(tài)簇形成博弈和自學(xué)習(xí)算法
習(xí)題9
第10章 推薦系統(tǒng)和鏈路預(yù)測(cè)
10．1 推薦系統(tǒng)的定義
10．2 推薦系統(tǒng)算法
10．2．1 基于用戶行為數(shù)據(jù)的推薦
10．2．2 基于內(nèi)容數(shù)據(jù)的推薦
10．2．3 基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的推薦
10．3 推薦系統(tǒng)的評(píng)測(cè)
10．3．1 推薦系統(tǒng)的評(píng)測(cè)方法
10．3．2 推薦系統(tǒng)的評(píng)測(cè)指標(biāo)
10．4 鏈路預(yù)測(cè)的基本概念
10．4．1 鏈路預(yù)測(cè)方法
10．4．2 基于相似性的鏈路預(yù)測(cè)
10．4．3 基于似然分析的鏈路預(yù)測(cè)
習(xí)題10
參考文獻(xiàn)
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復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)分析 作者簡(jiǎn)介
1．基本情況： 卜湛，男，1987年出生，博士，副教授，碩導(dǎo)，ACM/CCF會(huì)員，信息工程學(xué)院軟件工程專業(yè)系主任，主要承擔(dān)本科生《數(shù)據(jù)挖掘》及研究生《復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論》教學(xué)工作，研究方向包括復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘及人工智能。在南京航空航天大學(xué)就讀博士期間，曾在美國(guó)阿拉巴馬大學(xué)伯明翰分校進(jìn)行為期1年的訪問(wèn)研究，博士學(xué)位論文入選江蘇省計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)2015年度江蘇省優(yōu)秀博士論文。近年來(lái)在數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等領(lǐng)域的國(guó)際權(quán)威期刊和會(huì)議發(fā)表了包括TKDE，TCYB，KAIS，INUFUS，KBS在內(nèi)的30余篇學(xué)術(shù)論文。 2．學(xué)術(shù)水平： 代表性期刊論文(*表示通信作者)1) Zhan Bu, Zhiang Wu*, Jie Cao, Yichuan Jiang, Local Community Mining on Distributed and Dynamic Networks from a Multiagent Perspective, IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 46, no. 4, pp. 986-999, 2016. (SCI: 4.943)2) Hui-Jia Li
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