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  • 全新正版异质信息网络分析与应用9787111677352机械工业
    • 作者: [中]石川(Chuan Shi) [美}俞士纶 (Philip S. Yu)|译者:胡琳梅 石川著 | [中]石川(Chuan Shi) [美}俞士纶 (Philip S. Yu)|译者:胡琳梅 石川编 | [中]石川(Chuan Shi) [美}俞士纶 (Philip S. Yu)|译者:胡琳梅 石川译 | [中]石川(Chuan Shi) [美}俞士纶 (Philip S. Yu)|译者:胡琳梅 石川绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2021-03-01
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    • 作者: [中]石川(Chuan Shi) [美}俞士纶 (Philip S. Yu)|译者:胡琳梅 石川著| [中]石川(Chuan Shi) [美}俞士纶 (Philip S. Yu)|译者:胡琳梅 石川编| [中]石川(Chuan Shi) [美}俞士纶 (Philip S. Yu)|译者:胡琳梅 石川译| [中]石川(Chuan Shi) [美}俞士纶 (Philip S. Yu)|译者:胡琳梅 石川绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2021-03-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-03-01
    • 页数:215
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111677352
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:[中]石川(Chuan Shi) [美俞士纶 (Philip S. Yu)|译者:胡琳梅 石川
    • 著:[中]石川(Chuan Shi) [美俞士纶 (Philip S. Yu)|译者:胡琳梅 石川
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:89.00
    • ISBN:9787111677352
    • 出版社:机械工业
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2021-03-01
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-03-01
    • 页数:215
    • 外部编号:31116962
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言<br/>章 引言 1<br/>1.1 基本概念和定义 1<br/>1.2 与相关概念的比较 4<br/>1.3 异质信息网络示例数据集 5<br/>1.4 为什么要进行异质信息网络分析 8<br/>参考文献 9<br/>第2章 研究进展综述 13<br/>2.1 相似搜索 13<br/>2.2 聚类 14<br/>. 分类 16<br/>2.4 排名 17<br/>2.5 链接预测 19<br/>2.6 20<br/>2.7 信息融合 21<br/>2.8 应用 22<br/>参考文献 <br/>第3章 异质对象的相关度量 29<br/>3.1 HeteSim:一种统一且对称的相关度量方法 29<br/>3.1.1 概述 29<br/>3.1.2 HeteSim 度量 31<br/>3.1.3 实验 38<br/>3.1.4 快速计算策略及实验 45<br/>3.2 HeteSim 的扩展 49<br/>3.2.1 概述 49<br/>3.2.2 AvgSim:一种新的度量方法 50<br/>3.. AvgSim 的并行化 51<br/>3.2.4 实验 52<br/>3.3 结论 55<br/>参考文献 56<br/>第4章 基于路径的排名和聚类 57<br/>4.1 基于元路径的排名 57<br/>4.1.1 概述 57<br/>4.1.2 HRank 方法 59<br/>4.1.3 实验 65<br/>4.2 基于排名的聚类 75<br/>4.2.1 概述 75<br/>4.2.2 问题定义 77<br/>4.. HeProjI 算法 80<br/>4.2.4 实验 86<br/>4.3 结论 90<br/>参考文献 91<br/>第5章 基于异质信息网络的 93<br/>5.1 基于语义路径的 93<br/>5.1.1 概述 93<br/>5.1.2 基于异质网络的框架 95<br/>5.1.3 SemRec 算法 99<br/>5.1.4 实验 104<br/>5.2 基于矩阵分解的 111<br/>5.2.1 概述 111<br/>5.2.2 SimMF 算法 112<br/>5.. 实验 117<br/>5.3 利用异质信息的社交 1<br/>5.3.1 概述 1<br/>5.3.2 DSR算法 124<br/>5.3.3 实验 128<br/>5.4 结论 131<br/>参考文献 132<br/>第6章 异质社交网络上的融合学习 135<br/>6.1 网络对齐 135<br/>6.1.1 概述 135<br/>6.1.2 术语定义与社交元路径 136<br/>6.1.3 跨网络对齐 139<br/>6.1.4 实验 141<br/>6.2 跨对齐网络的链接传输 145<br/>6.2.1 概述 146<br/>6.2.2 跨网络链接预测 146<br/>6.. 实验 150<br/>6.3 协同网络社区检测 158<br/>6.3.1 概述 158<br/>6.3.2 跨网络社区检测 158<br/>6.3.3 实验 161<br/>6.4 结论 168<br/>参考文献 169<br/>第7章 模式丰富的异质网络挖掘 171<br/>7.1 模式丰富的异质网络中的链接预测 171<br/>7.1.1 概述 171<br/>7.1.2 LiPaP 算法 173<br/>7.1.3 实验 177<br/>7.2 知识图谱中基于元路径的实体集扩展 180<br/>7.2.1 概述 180<br/>7.2.2 MP_ESE 算法 181<br/>7.. 实验 185<br/>7.3 结论 188<br/>参考文献 188<br/>第8章 基于异质网络的原型系统 191<br/>8.1 语义系统 191<br/>8.1.1 概述 191<br/>8.1.2 系统结构 193<br/>8.1.3 系统实现 194<br/>8.1.4 系统演示 197<br/>8.2 可解释的系统 198<br/>8.2.1 概述 198<br/>8.2.2 基于异质网络的 199<br/>8.. 系统框架 201<br/>8.2.4 系统演示 202<br/>8.3 基于异质网络的原型系统 204<br/>8.4 结论 205<br/>参考文献 205<br/>第9章 未来的研究方向 207<br/>9.1 更复杂的网络构建 207<br/>9.2 更强大的挖掘方法 208<br/>9.2.1 网络结构 208<br/>9.2.2 语义挖掘 209<br/>9.3 更庞大的网络数据 211<br/>9.4 更多的应用领域 212<br/>参考文献 213


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