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社會網絡社區識別方法研究 版權信息
- ISBN：9787523612033
- 條形碼：9787523612033 ; 978-7-5236-1203-3
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
社會網絡社區識別方法研究 本書特色
為社會計算領域的學習者與工作者提供了有價值的研究資料和理論依據
社會網絡社區識別方法研究 內容簡介
隨著互聯網技術的發展及其在社會各個層面的不斷深入和普及，社會計算逐步成為科學計算研究的焦點和前沿課題，社區識別是社會計算領域重要的基礎性研究問題。本書針對社會網絡的社區識別問題展開研究，整體采用一種遞進式的研究路線，從靜態社區識別的基本問題入手，采取多種方法對非重疊、重疊社區進行挖掘和分析，進一步過渡到動態社區識別的研究，有效地處理隨時間演化的網絡社區識別問題，為輿情分析、溯源、個性化推薦等研究提供有效的理論支撐。
社會網絡社區識別方法研究 目錄
前 言 / 001
**章 緒 論 / 001
**節 研究背景與意義 / 001
第二節 社會網絡社區識別相關基礎理論 / 004
第三節 國內外研究現狀 / 008
一、社區識別方法 / 009
二、社區識別的評價方法 / 016
第四節 主要研究內容與論著的組織結構 / 017
第二章 基于種子擴張的局部化社區識別 / 019
**節 引言 / 019
第二節 種子節點的選擇 / 021
第三節 基于種子擴張的局部化社區識別方案 / 026
一、算法描述 / 026
二、算法復雜度分析 / 029
第四節 實驗結果及分析 / 030
一、真實網絡數據集 / 030
二、人工合成網絡數據集 / 034
本章小結 / 037
第三章 基于拓撲勢的局部化重疊社區識別 / 038
**節 引言 / 038
第二節 節點的拓撲勢場約束 / 039
第三節 局部相似性度量 / 043
第四節 拓撲勢場約束的局部化重疊社區識別算法 / 044
一、算法策略 / 044
二、算法的終止條件 / 046
三、算法復雜性分析 / 046
第五節 實驗結果及分析 / 047
一、評價標準 / 047
二、實驗分析 / 048
本章小結 / 057
第四章 基于鏈接相似性聚類的重疊社區識別 / 058
**節 引言 / 058
第二節 相關概念 / 060
第三節 鏈接社區的局部相似性度量 / 063
第四節 基于鏈接層次聚類的重疊社區識別算法 LinkCom / 068
一、鏈接層次聚類 / 068
二、鏈接型社區向節點型社區的轉換及節點社區
的優化 / 071
三、算法復雜度分析 / 073
第五節 實驗結果及分析 / 073
一、實驗數據集 / 074
二、評價準則 / 074
三、參數分析 / 077
四、LFR benchmark 社區識別結果分析 / 085
五、真實網絡社區識別 / 087
本章小結 / 088
第五章 基于隨機游走的增量式動態社會網絡社區識別 / 090
**節 引言 / 090
第二節 問題描述 / 093
第三節 初始靜態社區識別 / 093
一、隨機游走策略原理 / 094
二、基于隨機游走的社區識別算法 SRWCD / 095
第四節 增量式動態社區識別 / 098
一、網絡拓撲結構的動態變化 / 098
二、增量式動態社區識別算法 DRWCD / 099
三、算法復雜度分析 / 100
第五節 實驗結果及分析 / 100
一、LFR benchmark 實驗數據分析 / 100
二、真實網絡數據分析 / 101
本章小結 / 104
結 論 / 105
參考文獻 / 107
后 記 / 118
展開全部
社會網絡社區識別方法研究 作者簡介
張桂杰，吉林師范大學數學與計算機學院教師，博士，副教授，碩士生導師，波特蘭州立大學計算機工程學院訪問學者。主要研究方向包括數據挖掘、社會計算、社交網絡大數據分析。近年來主持吉林省科技廳項目1項，省教育廳科研項目3項，市科技局項目2項，省教研項目1項，主編教材1部。
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