图书介绍

社交网络大数据融合2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

周小平，梁循著著
出版社：北京：科学出版社
ISBN：9787030604170
出版时间：2019
标注页数：113页
文件大小：56MB
文件页数：122页
主题词：互联网络－数据处理

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图书目录

第1章社交网络大数据融合1

1.1 社交网络与社交网络大数据融合1

1.2 社交网络大数据融合的核心问题3

1.3 社交网络大数据融合的主要挑战4

1.4 本书主要内容5

第2章关联用户挖掘定义7

2.1 基本术语定义7

2.2 关联用户挖掘问题定义9

2.3 社交网络重叠性10

2.4 本章小结12

第3章关联用户挖掘总体研究框架13

3.1 引言13

3.2 关联用户挖掘总体框架14

3.2.1 关联用户特征提取14

3.2.2 关联用户识别模型16

3.3 关联用户挖掘研究综述19

3.3.1 基于用户属性的关联用户挖掘19

3.3.2 基于用户关系的关联用户挖掘23

3.3.3 综合用户属性和用户关系的关联用户挖掘28

3.4 关联用户识别性能评估30

3.4.1 数据集30

3.4.2 评价指标31

3.5 本章小结31

第4章基于好友关系的半监督关联用户挖掘33

4.1 引言33

4.2 相关工作34

4.3 总体识别框架36

4.3.1 基本设想36

4.3.2 算法总体框架37

4.4 先验关联用户集合识别模型38

4.5 关联用户识别模型39

4.5.1 方法论39

4.5.2 算法42

4.6 理论分析45

4.6.1 随机网络模型理论分析45

4.6.2 无标度网络模型理论分析47

4.7 实验分析52

4.7.1 人工数据集实验53

4.7.2 真实数据集实验58

4.8 在知识管理中的应用63

4.9 本章小结64

第5章基于好友关系的无监督关联用户挖掘66

5.1 引言66

5.2 相关工作68

5.3 基本设想69

5.4 好友特征向量模型71

5.4.1 正例抽样模型72

5.4.2 好友特征向量学习模型72

5.5 基于好友特征向量的关联用户识别模型76

5.6 理论分析78

5.7 实验分析79

5.7.1 人工数据集实验80

5.7.2 算法超参分析85

5.7.3 真实数据集实验88

5.8 在知识管理的应用92

5.9 本章小结93

第6章综合用户属性和用户关系的关联用户挖掘94

6.1 引言94

6.2 面向关联用户挖掘的用户属性效用评价体系95

6.3 综合用户属性和用户关系的关联用户挖掘模型和方法研究96

6.3.1 属性相似度计算模型96

6.3.2 属性相似度融合97

6.3.3 用户关系融合建模98

6.3.4 用户属性和用户关系的一致性建模99

6.3.5 关联用户挖掘方法99

6.4 关联用户挖掘模型的逼近近似求解和并行计算方法100

6.4.1 逼近近似求解100

6.4.2 并行实现100

6.5 本章小结101

第7章总结与展望102

7.1 总结102

7.2 展望103

参考文献106