书 名:
异质信息网络分析与应用
图书定价:
89元
作 者:
[中]石川（Chuan Shi） [美]俞士纶 （Philip S. Yu）
出 版 社:
机械工业出版社
出版日期:
2021-03-19
ISBN 号:
9787111677352
开 本:
16开
页 数:
222
版 次:
1-1
本书首先对异质信息网络分析的发展以及该领域的一些新颖的数据挖掘任务进行了全面的综述。本书包括两个部分。在I部分，包括1、2和9章，它深入全面地总结了该领域的进展。这本书1章深入介绍了异质信息网络，2章研究了大多数数据挖掘任务的研究进展。此外，根据发展和趋势，我们在9章中指出了未来研究方向。在II部分中，它通过3-8章中的几类数据挖掘任务说明了异质信息网络分析的特征。
前言
1章 引言1
1.1基本概念和定义 1
1.2与相关概念的比较 4
1.3异质信息网络示例数据集 5
1.4为什么要进行异质信息网络分析 8
参考文献 9
2章 研究进展综述13
2.1相似性搜索 13
2.2聚类 14
2.3分类 16
2.4排名 17
2.5链接预测 19
2.6推荐 20
2.7信息融合 21
2.8其他应用 22
参考文献 23
3章 异质对象的相关性度量29
3.1HeteSim：一种统一且对称的相关性度量方法 29
3.1.1 概述29
3.1.2 HeteSim 度量31
3.1.3 实验38
3.1.4 快速计算策略及实验45
3.2HeteSim 的扩展 49
3.2.1 概述49
3.2.2 AvgSim：一种新的度量方法50
3.2.3 AvgSim 的并行化51
3.2.4 实验52
3.3结论55
参考文献56
4章 基于路径的排名和聚类57
4.1基于元路径的排名 57
4.1.1 概述57
4.1.2 HRank 方法59
4.1.3 实验65
4.2基于排名的聚类 75
4.2.1 概述75
4.2.2 问题定义77
4.2.3 HeProjI 算法80
4.2.4 实验86
4.3结论90
参考文献91
5章 基于异质信息网络的推荐93
5.1基于语义路径的推荐 93
5.1.1 概述93
5.1.2 基于异质网络的推荐框架95
5.1.3 SemRec 算法99
5.1.4 实验104
5.2基于矩阵分解的推荐 111
5.2.1 概述111
5.2.2 SimMF 算法112
5.2.3 实验117
5.3利用异质信息的社交推荐 123
5.3.1 概述123
5.3.2DSR算法124
5.3.3 实验128
5.4结论131
参考文献132
6章 异质社交网络上的融合学习 135
6.1网络对齐 135
6.1.1 概述135
6.1.2 术语定义与社交元路径136
6.1.3 跨网络对齐139
6.1.4 实验141
6.2跨对齐网络的链接传输 145
6.2.1 概述146
6.2.2 跨网络链接预测146
6.2.3 实验150
6.3协同网络社区检测 158
6.3.1 概述158
6.3.2 跨网络社区检测158
6.3.3 实验161
6.4结论168
参考文献169
7章 模式丰富的异质网络挖掘171
7.1模式丰富的异质网络中的链接预测 171
7.1.1 概述171
7.1.2 LiPaP 算法173
7.1.3 实验177
7.2知识图谱中基于元路径的实体集扩展 180
7.2.1 概述180
7.2.2 MP_ESE 算法181
7.2.3 实验185
7.3结论188
参考文献188
8章 基于异质网络的原型系统191
8.1语义推荐系统 191
8.1.1 概述191
8.1.2 系统结构193
8.1.3 系统实现194
8.1.4 系统演示197
8.2可解释的推荐系统 198
8.2.1 概述198
8.2.2 基于异质网络的推荐199
8.2.3 系统框架201
8.2.4 系统演示202
8.3其他基于异质网络的原型系统204
8.4结论205
参考文献205
9章 未来的研究方向207
9.1更复杂的网络构建 207
9.2更强大的挖掘方法 208
9.2.1 网络结构208
9.2.2 语义挖掘209
9.3更庞大的网络数据 211
9.4更多的应用领域 212
参考文献213
