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出版时间 :
面向社交网络的社区搜索技术
0.00     定价 ¥ 68.00
图书来源: 浙江图书馆(由JD配书)
此书还可采购15本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787205115074
  • 作      者:
    宋晓旭,姜俊伊,鄢瑞
  • 出 版 社 :
    辽宁人民出版社
  • 出版日期:
    2025-05-01
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作者简介

宋晓旭,男,讲师,硕士生导师。毕业于东北大学,获工学博士学位,沈阳市D类人才,人工智能学会会员。主要研究方向:地理社交网络、社交网络分析、数据管理等。在国内外重要学术期刊发表学术论文8篇,包括SCI检索论文4篇和EI检索论文4篇,参加国家自然科学基金联合基金面上项目1项,主持辽宁省教育厅面上项目1项。

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内容介绍

面向社交网络的社区搜索技术专注于在社交网络环境中进行社区搜索的理论和实践方法。该书致力于为研究人员、工程师和高等院校的学生提供全面的知识体系和实用的技术手段。本书系统、深入地阐述了社交网络基础、社区搜索技术、评价指标和实验结果、前沿研究和发展方向和应用场景,比较全面地介绍了社区搜索的概念及其区别于社区发现,探讨了针对特定节点或节点集进行社区搜索的技术和方法,为开展社交网络社区搜索技术的研究提供了重要的理论和技术支撑。

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目录

导论………………………………………………………………………………… ……001

第一章  社交网络社区搜索技术简介…………………………………………… … 003

        一、社交网络…………………………………………………………… 003

        二、社区搜索…………………………………………………………… 009

        三、数据集……………………………………………………………… 011

        四、社区搜索评价指标………………………………………………… 014

第二章  图论……………………………………………………………………… … 017

        一、图结构……………………………………………………………… 017

        二、图的计算机表示…………………………………………………… 024

        三、图的遍历方式……………………………………………………… 027

第三章  社交网络社区搜索技术研究现状…………………………………………  032

        一、基于非属性图结构的社区搜索…………………………………… 032

        二、基于属性图结构的社区搜索……………………………………… 039

第四章  基于 k 核的社区搜索 ……………………………………………………… 045

        一、 k 核定义和基本结构……………………………………………… 046

        二、基于无向图的 k 核社区搜索……………………………………… 048

        三、基于有向图的 k 核社区搜索……………………………………… 058

        四、基于关键字属性图的 k 核社区搜索……………………………… 061

        五、基于地理位置属性图的 k 核社区搜索…………………………… 064

        六、基于影响力的 k 核社区搜索……………………………………… 068

第五章  支持结构扩展的社区搜索…………………………………………………… 076

        一、问题提出…………………………………………………………… 076

        二、问题定义与背景知识……………………………………………… 078

        三、基于最多连接边的结构扩展方法………………………………… 082

        四、基于最大贡献度的结构扩展方法………………………………… 098

        五、实验测试与分析…………………………………………………… 104

第六章  支持属性匹配的 Top-R 社区搜索 …………………………………………114

        一、问题提出…………………………………………………………… 114

        二、问题定义与背景知识……………………………………………… 115

        三、基于关键字匹配的属性匹配社区搜索方法……………………… 117

        四、基于倒排索引的属性匹配社区搜索方法………………………… 121

        五、实验测试与分析…………………………………………………… 125

第七章  支持属性覆盖的最大核社区搜索……………………………………………134

        一、研究动机和主要贡献……………………………………………… 134

        二、问题定义与背景知识……………………………………………… 136

        三、基于枚举法的属性覆盖社区搜索方法…………………………… 137

        四、基于候选集的属性覆盖社区搜索方法…………………………… 141

        五、基于候选集和属性匹配联合的属性覆盖社区搜索方法………… 147

        六、实验测试与分析…………………………………………………… 153

参考文献………………………………………………………………………………… 161


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