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內(nèi)容簡介

　　在網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用中，由于所有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)均可以通過關(guān)系圖來表示，而圖的主要結(jié)構(gòu)表征即為其鄰接矩陣；因此應(yīng)用矩陣分解學(xué)習(xí)相關(guān)方法，能有效將整個社區(qū)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)聚合到不同社區(qū)中，可以得到很好的應(yīng)用效果。本書將系統(tǒng)性地介紹目前矩陣分解學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的主要研究方法，并針對網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)中數(shù)據(jù)特性問題，介紹不同矩陣分解算法，以社會網(wǎng)絡(luò)和科學(xué)網(wǎng)絡(luò)為主要應(yīng)用數(shù)據(jù)，進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)相關(guān)方法實(shí)例與應(yīng)用介紹。本書以理論、方法和案例結(jié)合；從學(xué)術(shù)脈絡(luò)，逐步展開問題，從應(yīng)用角度，逐步解決問題。本書適合高校計算機(jī)專業(yè)和社會網(wǎng)絡(luò)分析與管理相關(guān)讀者使用。

作者簡介

　　施曉華，博士，上海交通大學(xué)副研究館員，2019年獲上海交通大學(xué)計算機(jī)博士學(xué)位，目前擔(dān)任上海交通大學(xué)圖書館平臺與技術(shù)支撐部主任。

圖書目錄

1 緒論
1．1 引言
1．2 本書主要內(nèi)容
1．3 本書結(jié)構(gòu)安排
2 社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法
2．1 傳統(tǒng)方法
2．2 分裂方法
2．3 基于模塊度的方法
2．4 統(tǒng)計推斷法
2．5 重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)
2．6 貝葉斯社區(qū)發(fā)現(xiàn)
2．7 本章小結(jié)
3 矩陣分解學(xué)習(xí)主要方法
3．1 PCA矩陣分解
3．2 ICA矩陣分解
3．3 SVD矩陣分解
3．4 vo矩陣分解
3．5 NMF非負(fù)矩陣分解
3．6 半監(jiān)督NMF分解
3．7 貝葉斯NMF分解
3．8 矩陣分解中的模式選擇
3．9 矩陣分解學(xué)習(xí)與社區(qū)發(fā)現(xiàn)
3．10 本章小結(jié)
4 基于半監(jiān)督矩陣分解的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法
4．1 半監(jiān)督對稱NMF方法
4．2 PCSNMF方法設(shè)計及算法推導(dǎo)
4．2．1 目標(biāo)函數(shù)設(shè)計
4．2．2 對應(yīng)算法
4．2．3 計算復(fù)雜度分析
4．3 PCSNMF在社會網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)驗(yàn)與分析
4．3．1 主要數(shù)據(jù)集介紹
4．3．2 主要評價指標(biāo)
4．3．3 驗(yàn)證確定社區(qū)數(shù)量
4．3．4 方法結(jié)果比較
4．4 本章小結(jié)
……
5 基于貝葉斯矩陣分解的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法
6 矩陣分解學(xué)習(xí)社區(qū)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用研究
7 總結(jié)及展望
參考文獻(xiàn)
索引