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深度學習
復雜網絡結構挖掘研究 版權信息
- ISBN：9787516657126
- 條形碼：9787516657126 ; 978-7-5166-5712-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
復雜網絡結構挖掘研究 內容簡介
本書主要介紹復雜網絡結構挖掘方法，內容涉及筆者在讀博士期間所做的大量研究工作。全書包括9章，第1、2章主要介紹復雜網絡的背景意義和復雜網絡理論基礎；第3～7章分別從微觀（復雜網絡中的節點）、中觀（復雜網絡中的社團結構）、宏觀視角（復雜網絡中的動態社團結構）對復雜網絡結構挖掘方法進行了詳細介紹；第8章主要介紹復雜網絡研究中一些常用的平臺和工具；第9章對所做工作進行總結和展望。
復雜網絡結構挖掘研究 目錄
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 研究現狀
1.3 面臨的挑戰
1.4 本書的工作
1.5 本書的組織結構
第2章 復雜網絡理論基礎
2.1 復雜網絡概述
2.2 復雜網絡節 點重要性研究基礎
2.3 復雜網絡社團發現研究基礎
2.4 復雜網絡上的動力學介紹
2.5 本章小結
第3章 基于權重形式概念分析的有影響力節 點檢測研究
3.1 引言
3.2 問題定義
3.3 相關工作
3.4 基于權重形式概念分析的有影響力節點檢測
3.5 實驗
3.6 本章小結
第4章 基于信息動力學的社團發現研究
4.1 引言
4.2 問題定義
4.3 相關工作
4.4 基于信息動力學的社團發現模型
4.5 實驗
4.6 本章小結
第5章 基于馬太效應的社團發現研究
5.1 基本思想
5.2 基于馬太效應的社團發現模型
5.3 實驗
5.4 本章小結
第6章 基于信息動力學的重疊社團發現研究
6.1 引言
6.2 問題定義
6.3 相關工作
6.4 基于信息動力學的重疊社團發現
6.5 實驗
6.6 本章小結
第7章 基于信息動力學的動態社團發現研究
7.1 引言
7.2 問題定義
7.3 相關工作
7.4 基于信息動力學的動態社團發現
7.5 實驗
7.6 本章小結
第8章 相關工具介紹
8.1 復雜網絡分析平臺Gephi
8.2 NetworkX
8.3 Origin
第9章 總結與展望
9.1 工作總結
9.2 工作展望
參考文獻
致謝
1.1 研究背景及意義
1.2 研究現狀
1.3 面臨的挑戰
1.4 本書的工作
1.5 本書的組織結構
第2章 復雜網絡理論基礎
2.1 復雜網絡概述
2.2 復雜網絡節 點重要性研究基礎
2.3 復雜網絡社團發現研究基礎
2.4 復雜網絡上的動力學介紹
2.5 本章小結
第3章 基于權重形式概念分析的有影響力節 點檢測研究
3.1 引言
3.2 問題定義
3.3 相關工作
3.4 基于權重形式概念分析的有影響力節點檢測
3.5 實驗
3.6 本章小結
第4章 基于信息動力學的社團發現研究
4.1 引言
4.2 問題定義
4.3 相關工作
4.4 基于信息動力學的社團發現模型
4.5 實驗
4.6 本章小結
第5章 基于馬太效應的社團發現研究
5.1 基本思想
5.2 基于馬太效應的社團發現模型
5.3 實驗
5.4 本章小結
第6章 基于信息動力學的重疊社團發現研究
6.1 引言
6.2 問題定義
6.3 相關工作
6.4 基于信息動力學的重疊社團發現
6.5 實驗
6.6 本章小結
第7章 基于信息動力學的動態社團發現研究
7.1 引言
7.2 問題定義
7.3 相關工作
7.4 基于信息動力學的動態社團發現
7.5 實驗
7.6 本章小結
第8章 相關工具介紹
8.1 復雜網絡分析平臺Gephi
8.2 NetworkX
8.3 Origin
第9章 總結與展望
9.1 工作總結
9.2 工作展望
參考文獻
致謝
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復雜網絡結構挖掘研究 作者簡介
孫澤軍，男，博士研究生，漢族，1979年9月出生，四川省內江市資中縣人。2019年7月畢業于中南大學計算機學院計算機科學與技術專業，獲工學博士學位。主要研究方向為復雜網絡挖掘及數據挖掘，在Knowledge-BasedSystem、Neurocomputing、InternationalJournal of Modern Physics C、PHYSICAA-STATISTICAL MECHANICS AND ITSAPPLICATIONS等國際期刊上發表SCI論文10余篇。
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