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  • 正版新书]单图及群图挖掘:原理、算法与应用(美)达奈·库特拉(Da
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    • 作者: (美)达奈·库特拉(Danai Koutra) 等著 | (美)达奈·库特拉(Danai Koutra) 等编 | (美)达奈·库特拉(Danai Koutra) 等译 | (美)达奈·库特拉(Danai Koutra) 等绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2019-07-01
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    • 作者: (美)达奈·库特拉(Danai Koutra) 等著| (美)达奈·库特拉(Danai Koutra) 等编| (美)达奈·库特拉(Danai Koutra) 等译| (美)达奈·库特拉(Danai Koutra) 等绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2019-07-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2019-06-01
    • 字数:248千字
    • 页数:142
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111622673
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: (美)达奈·库特拉(Danai Koutra) 等
  • 著: (美)达奈·库特拉(Danai Koutra) 等 译
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 59
  • ISBN: 9787111622673
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 2019-06-01
  • 语种: 中文
  • 出版时间: 2019-07-01
  • 页数: 142
  • 外部编号: 五三B60908
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 译者序
    原书前言
    原书致谢
    作者简介
    第1章绪论1
    11概述1
    12本书的架构1
    121第一部分:单图挖掘1
    122第二部分:群图挖掘2
    123源代码和支撑材料3
    13预备知识3
    131图的基本定义4
    132图的数据结构5
    133线性代数基本概念6
    134图的主要特性7
    14常用符号8
    第一部分单图挖掘
    第2章静态图概要抽取11
    21概述与动机12
    22问题描述13
    221图概要抽取的MDL准则14
    222模型编码15
    223误差编码17
    23VoG:基于词汇表的图概要抽取17
    231子图生成18
    232子图标记18
    233概要组装19
    234示例20
    235计算复杂度20
    24实证结果21
    241定量分析22
    242定性分析25
    243可扩展性30
    25讨论31
    26相关工作33
    第3章图的推理35
    31关联推断技术35
    311RWR36
    312SSL36
    313BP37
    314本节小结38
    32FABP39
    321推导41
    322收敛性分析45
    323算法46
    33扩展到多个类47
    34实证结果49
    341准确度49
    342收敛性50
    343鲁棒性51
    344可扩展性51
    第二部分群图挖掘
    第4章动态图概要抽取55
    41问题描述56
    411动态图概要抽取的MDL准则58
    412编码模型58
    413误差编码60
    42TIMECRUNCH:基于词汇表的动态图概要抽取61
    421生成候选静态结构61
    422标注候选静态结构61
    423组装候选时序结构62
    424概要合成63
    43实证结果64
    431定量分析65
    432定性分析66
    433可扩展性68
    44相关工作68
    第5章图的相似性70
    51直觉71
    511概述71
    512节点亲和度测量71
    513信念传播的应用72
    514相似性度量的预期性质73
    52DELTACON:“δ”连通性动态检测73
    521算法描述74
    522快速计算74
    523预期性质77
    53DELTACON-ATTR:节点和边的归因82
    531算法描述82
    532可扩展性84
    54实证结果84
    541DELTACON与直觉的一致性84
    542DELTACON-ATTR与直觉的一致性90
    543可扩展性94
    544鲁棒性94
    55应用96
    551Enron数据集实证分析97
    552大脑连通图聚类98
    553恢复连接组的对应关系99
    56相关工作101
    第6章图的对齐104
    61问题的形式化描述105
    62BIG-ALIGN:二分图的对齐106
    621数学形式化表示106
    622具体问题的优化108
    623算法描述112
    63UNI-ALIGN:二分图对齐算法在单分图上的推广113
    64实证结果114
    641BIG-ALIGN的准确度和运行时间115
    642UNI-ALIGN的准确度和运行时间118
    65讨论119
    66相关工作119
    第7章结论与进一步的研究问题121
    参考文献123

     

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