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  • 正版新书]网络社区发现与搜索马慧芳编著9787030740526
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    • 作者: 马慧芳编著著 | 马慧芳编著编 | 马慧芳编著译 | 马慧芳编著绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2023-03-10
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    • 作者: 马慧芳编著著| 马慧芳编著编| 马慧芳编著译| 马慧芳编著绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2023-03-10
    • 版次:1
    • 字数:189000
    • 页数:152
    • 开本:B5
    • ISBN:9787030740526
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:马慧芳编著
    • 著:马慧芳编著
    • 装帧:平装
    • 印次:暂无
    • 定价:98
    • ISBN:9787030740526
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:B5
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2023-03-10
    • 页数:152
    • 外部编号:涿仝西I5808
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    目录
    前言
    章  绪论  1
    1.1  引言  1
    1.2  基本术语  3
    1.3  网络可视化  8
    1.4  本章小结  11
    参考文献  11
    第2章  社区分析基本知识  13
    2.1  社区发现与社区搜索概述  13
    2.1.1  社区的定义  13
    2.1.2  社区分析常用技术  15
    2.1.3  社区发现方法  17
    2.1.4  社区搜索方法  20
    2.2  数据集与评价指标  21
    2.2.1  数据集  21
    2.2.2  评价指标  24
    .  本章小结  27
    参考文献  28
    第3章  经典社区发现方法  29
    3.1  基于模块度优化的社区发现方法  29
    3.1.1  贪心算法  31
    3.1.2  传统谱方法  32
    3.2  基于聚类的社区发现方法  40
    3.2.1  层次聚类  40
    3.2.2  图划分聚类  41
    3..  模糊聚类  45
    3.3  社区发现方法  50
    3.3.1  基于随机块模型的社区发现方法  50
    3.3.2  基于统计建模模型的社区发现方法  53
    3.4  本章小结  58
    参考文献  58
    第4章  基于深度学习的社区发现方法.60
    4.1  深度学习概述  60
    4.1.1  深度学习介绍与常用框架  60
    4.1.2  注意力机制  61
    4.2  基于深度图嵌入的社区发现方法  63
    4.2.1  面向普通网络的深度图嵌入  63
    4.2.2  面向属络的深度图嵌入  66
    4..  深度嵌入式图聚类方法  70
    4.3  基于图神经网络的社区发现方法  74
    4.3.1  基于深度图神经网络的聚类  74
    4.3.2  联合社区发现和节点表示学习的生成模型  79
    4.4  本章小结  83
    参考文献  83
    第5章  拓扑图上的社区搜索方法  85
    5.1  基于内聚子图的社区搜索模型  85
    5.1.1  内聚子图的度量指标  85
    5.1.2  基于内聚子图度量指标的社区搜索算法  88
    5.2  基于优化评价指标的社区搜索模型  91
    5.2.1  局部模块度社区搜索模型  91
    5.2.2  查询偏向密度社区搜索模型  94
    5.3  社区搜索模型  96
    5.3.1  基于随机游走及其变种的社区搜索模型  96
    5.3.2  基于邻域扩展的社区搜索模型  100
    5.3.3  基于谱子空间的社区搜索模型  102
    5.4  基于异构图的社区搜索模型  104
    5.4.1  异构图简介  104
    5.4.2  面向异质信息网络的社区搜索模型  105
    5.5  本章小结  111
    参考文献  111
    第6章  属图上的社区搜索方法  113
    6.1  结合结构约束的属社区搜索方法  113
    6.1.1  基于k-core的属社区搜索方法  113
    6.1.2  基于k-truss的属社区搜索方法.114
    6.2  特定属图上的社区搜索方法  117
    6.2.1  面向画像图的属社区搜索方法  117
    6.2.2  面向时序图的属社区搜索方法  120
    6..  面向地理社交图的属社区搜索方法  121
    6.3  基于图神经网络的社区搜索方法  126
    6.3.1  基于查询驱动图卷积网络的社区搜索  127
    6.3.2  基于图神经网络的轻量级交互式社区搜索  131
    6.4  本章小结  134
    参考文献  134
    第7章  总结与展望  136
    7.1  社区发现总结与展望  136
    7.2  社区搜索总结与展望  139
    7.3  本章小结  142
    参考文献  142

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