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內(nèi)容簡介:《在線社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性與建模》主要圍繞在線社交網(wǎng)結(jié)構(gòu)特性與建模展開，從在線社交網(wǎng)絡(luò)的交友特性分析與發(fā)現(xiàn)、在線社交服務(wù)的結(jié)構(gòu)特性度量與計算方法、面向在線社交網(wǎng)絡(luò)多屬性融合特征的建模方法、超大規(guī)模在線社交網(wǎng)絡(luò)的高效并行建模及計算方法四個方面展開闡述。

作者簡介:

目錄:目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 社交網(wǎng)絡(luò)概述及研究意義 1
1.2 社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性分析與建模 2
1.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)建模 2
1.2.2 異質(zhì)社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)建模 5
1.3 在線社交服務(wù)的交友特性分析與發(fā)現(xiàn) 6
1.3.1 級聯(lián)交友特性分析 6
1.3.2 博弈交友特性分析 7
1.3.3 偏好性分析 7
1.4 社交網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)分析 8
1.5 大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)計算 9
1.6 本書組織結(jié)構(gòu) 11
參考文獻(xiàn) 12
第2章 基礎(chǔ)理論 14
2.1 概率統(tǒng)計與機(jī)器學(xué)習(xí) 14
2.2 圖論的基本知識 17
2.2.1 圖的定義 17
2.2.2 途徑、跡、路和連通 18
2.2.3 距離和直徑 19
2.3 博弈論 19
2.3.1 什么是博弈 19
2.3.2 博弈中的行為推理 20
2.3.3 最佳應(yīng)對和占優(yōu)策略 22
2.3.4 納什均衡 23
第3章 社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性分析 24
3.1 社交網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計特性概述 24
3.2 社交網(wǎng)絡(luò)重要特性 27
3.3 網(wǎng)絡(luò)的核與核度 28
3.3.1 核度的定義 28
3.3.2 在線社交網(wǎng)絡(luò)的核度計算方法 29
3.3.3 核度的應(yīng)用 32
3.3.4 實驗驗證 33
3.4 結(jié)構(gòu)洞分析 40
3.4.1 結(jié)構(gòu)洞定義 40
3.4.2 結(jié)構(gòu)洞分析研究現(xiàn)狀 41
3.4.3 結(jié)構(gòu)洞用戶的影響力分析 43
3.4.4 結(jié)構(gòu)洞用戶作用分析 46
3.4.5 小結(jié) 48
3.5 本章小結(jié) 48
參考文獻(xiàn) 49
第4章 在線社交服務(wù)的交友特性分析 51
4.1 在線社交服務(wù)的級聯(lián)行為分析 51
4.1.1 級聯(lián)相關(guān)研究現(xiàn)狀 51
4.1.2 級聯(lián)可預(yù)測性分析 52
4.1.3 級聯(lián)預(yù)測的理論分析 53
4.1.4 實驗分析結(jié)果 58
4.1.5 小結(jié) 59
4.2 網(wǎng)絡(luò)交友行為的博弈論模型 60
4.2.1 交友行為的博弈思想和博弈行為推理 60
4.2.2 交友行為的博弈模型 60
4.3 交友行為的偏好性分析與發(fā)現(xiàn) 66
4.3.1 一維偏好分析模型 67
4.3.2 基于向量的偏好傳播模型 68
4.3.3 偏好一致性及偏好傳播的收斂性 69
4.3.4 偏好傳播模型示例 71
4.3.5 實驗結(jié)果 72
4.3.6 小結(jié) 72
4.4 本章小結(jié) 73
參考文獻(xiàn) 73
第5章 社交網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系預(yù)測 78
5.1 社交網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系預(yù)測概述 78
5.2 社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度預(yù)測 79
5.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度預(yù)測研究進(jìn)展 79
5.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度預(yù)測線形模型 80
5.2.3 社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度預(yù)測概率模型 81
5.3 社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系類型挖掘 83
5.3.1 社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系類型挖掘研究進(jìn)展 83
5.3.2 社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系類型挖掘TPFG模型 83
5.3.3 社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系類型挖掘PLP-FGM模型 85
5.4 基于結(jié)構(gòu)特征的社交網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)弱關(guān)系的預(yù)測 87
5.4.1 問題定義 87
5.4.2 模型概述 88
5.4.3 社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征 94
5.4.4 相關(guān)數(shù)據(jù)集與結(jié)果 98
5.5 本章小結(jié) 102
參考文獻(xiàn) 103
第6章 社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)動力學(xué)模型 105
6.1 社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)動力學(xué)建模的介紹 105
6.1.1 在線信息傳播無尺度性 105
6.1.2 爆發(fā)現(xiàn)象 105
6.1.3 累積效應(yīng) 106
6.1.4 用戶影響力 106
6.1.5 在線社會媒體信息的建模方法 107
6.2 國內(nèi)外現(xiàn)狀 109
6.3 社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)動力學(xué)模型與方法 110
6.3.1 消息流行度預(yù)測 110
6.3.2 用戶的轉(zhuǎn)發(fā)選擇預(yù)測 116
6.3.3 用戶人際影響力的推斷 119
6.4 本章小結(jié) 122
參考文獻(xiàn) 123
第7章 異質(zhì)社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)建模 127
7.1 社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點對齊概述 127
7.2 網(wǎng)絡(luò)對齊研究現(xiàn)狀 128
7.3 網(wǎng)絡(luò)嵌入學(xué)習(xí) 131
7.4 異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點對齊方法 133
7.4.1 Facebook數(shù)據(jù)集實驗 138
7.4.2 多領(lǐng)域合作者網(wǎng)絡(luò)對齊實驗 142
7.5 本章小結(jié) 144
參考文獻(xiàn) 144
第8章 超大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)的計算方法 147
8.1 基于內(nèi)存映射的單機(jī)高效圖算法MMap 148
8.2 MapReduce并行處理方法 152
8.2.1 分布式文件系統(tǒng) 152
8.2.2 MapReduce流程 153
8.2.3 矩陣向量乘法和矩陣乘 155
8.2.4 MapReduce上的關(guān)系代數(shù)操作 156
8.2.5 MapReduce擴(kuò)展 157
8.2.6 MapReduce的通信開銷 158
8.2.7 MapReduce 的理論復(fù)雜度 159
8.2.8 基于MapReduce的開源平臺 162
8.2.9 MapReduce總結(jié) 169
8.3 Pregel并行圖計算方法 170
8.3.1 Pregel設(shè)計思想 170
8.3.2 Pregel工作流程 171
8.3.3 Pregel中的圖計算 173
8.3.4 實驗結(jié)果 174
8.4 Pegasus大規(guī)模并行圖計算平臺 175
8.4.1 基于GIM-V的圖挖掘算法 176
8.4.2 節(jié)點相似度度量算法 181
8.5 本章小結(jié) 184
參考文獻(xiàn) 185
第9章 總結(jié) 189
9.1 社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性總結(jié) 189
9.2 社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)建模的關(guān)鍵問題 189
9.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度預(yù)測 189
9.2.2 基于核度理論的影響力最大化算法 190
9.3 社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)建模的未來研究趨勢 191