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復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模與行為分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787118133875
- 條形碼：9787118133875 ; 978-7-118-13387-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模與行為分析 內(nèi)容簡介
隨著人工智能、大數(shù)據(jù)及自媒體的快速進(jìn)步，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模思想與行為分析理論與實(shí)踐方法在人們生活、工作等方面得到了廣泛的應(yīng)用與發(fā)展，同時(shí)也催生出了各種對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)建模方法和分析技術(shù)。本書主要圍繞復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模與行為分析展開，主要內(nèi)容包括復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特性、經(jīng)典四種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)影響力節(jié)點(diǎn)挖掘、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為分析與預(yù)測、謠言傳播行為分析、個(gè)性化推薦行為分析。本書可讀性強(qiáng)，內(nèi)容豐富，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、新聞與傳播學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域。本書可作為計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能領(lǐng)等相關(guān)領(lǐng)域科研技術(shù)人員、工程師和高等院校師生的參考書，也可作為計(jì)算機(jī)類專業(yè)研究生教材。
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模與行為分析 目錄
第1章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)概述
11.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本理論概述
11.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本定義
11.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特性
21.1.3 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)屬性
41.2復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型
51.2.1規(guī)則網(wǎng)絡(luò)
51.2.2隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)
61.2.3小世界網(wǎng)絡(luò)
71.2.4無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)
81.3 本章小結(jié)
12參考文獻(xiàn)：
第2章 基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)影響力節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法
152.1 相關(guān)研究工作
152.1.1 社區(qū)劃分
152.1.2 優(yōu)劣解距離法
162.2 基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和TOPSIS的影響力節(jié)點(diǎn)識(shí)別框架
182.2.1鄰域覆蓋策略
182.2.2基于K-shell和鄰域覆蓋的影響力節(jié)點(diǎn)識(shí)別框架
202.2.3基于社區(qū)和鄰域覆蓋的影響力節(jié)點(diǎn)識(shí)別框架
212.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
222.3.1 數(shù)據(jù)集
222.3.2 性能指標(biāo)
232.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
252.4.1 SIR模型和SI模型仿真分析
252.4.2 種子節(jié)點(diǎn)分散程度分析
302.5 本章小結(jié)32參考文獻(xiàn)：
第3章 基于社區(qū)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)影響力*大化建模
343.1 問題分析和研究動(dòng)機(jī)
343.1.1問題分析
343.1.2研究動(dòng)機(jī)
353.2 相關(guān)研究工作
353.2.1 反向生成網(wǎng)絡(luò)
353.2.2 圖遍歷算法
363.3 基于社區(qū)的反向生成網(wǎng)絡(luò)影響力*大化框架
373.3.1 社區(qū)劃分
383.3.2 候選節(jié)點(diǎn)集生成
383.3.3 選擇影響力節(jié)點(diǎn)
413.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
433.4.1 數(shù)據(jù)集
433.4.2 性能指標(biāo)
443.4.3 基線算法
453.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
463.5.1 魯棒性分析
463.5.2 傳播規(guī)模分析
483.5.3 平均*短路徑長度分析
503.6 本章小結(jié)51參考文獻(xiàn)：51
第4章 基于圖注意力的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)影響力*大化模型
534.1 相關(guān)研究工作
534.1.1 圖注意力網(wǎng)絡(luò)
534.1.2 信息熵
544.2 影響力*大化模型IMGAT554.2.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
554.2.2 模型結(jié)構(gòu)564.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析564.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
564.3.2 SIR模型分析574.3.3 *小種子節(jié)點(diǎn)集分析
584.4 本章總結(jié)60參考文獻(xiàn)：60
第5章 基于時(shí)空注意力異構(gòu)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測行為分析
第6章 融合超圖注意力機(jī)制與圖卷積網(wǎng)絡(luò)的用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為906.1 問題描述
第7章 基于邊學(xué)習(xí)的多特征融合謠言檢測方法
展開全部
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模與行為分析 作者簡介
劉小洋，教授，碩士生導(dǎo)師。西北工業(yè)大學(xué)博士，先后在重慶大學(xué)、美國阿拉巴馬大學(xué)從事博士后研究工作，現(xiàn)任職于重慶理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院。中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)CCF高級(jí)會(huì)員，IEEE Transactions on Cybernetics等國內(nèi)外權(quán)威期刊審稿專家。 主持/主研國家自然科學(xué)基金、國家社會(huì)科學(xué)基金、教育部青年基金等國家級(jí)與省部級(jí)項(xiàng)目30余項(xiàng)。在Expert Systems with Applications、IEEE Transactions on Computational Social Systems、《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》和《中國科學(xué)：信息科學(xué)》等國內(nèi)外重要期刊/會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇；獲授權(quán)國家發(fā)明專利30余項(xiàng)；出版學(xué)術(shù)著作4部。
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