網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)與搜索 馬慧芳著
本書介紹網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)與搜索方法,包括經(jīng)典方法與前沿方法。全書共7章,按內(nèi)容可分為四部分,分別是基礎(chǔ)知識(shí)、社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法、社區(qū)搜索方法及總結(jié)與展望。第一部分包括第1、2章,主要介紹社區(qū)發(fā)現(xiàn)與社區(qū)搜索的基礎(chǔ)知識(shí)。第二部分包括第3、4章,其中,第3章介紹經(jīng)典社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法,主要包括基于模塊度優(yōu)化的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法、基于聚類的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法及其他社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法;第4章詳細(xì)介紹基于深度學(xué)習(xí)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法。第三部分包括第5、6章,介紹拓?fù)鋱D上的社區(qū)搜索方法和屬性圖上的社區(qū)搜索方法。第四部分為第7章,介紹社區(qū)發(fā)現(xiàn)與社區(qū)搜索的總結(jié)與展望。
更多科學(xué)出版社服務(wù),請(qǐng)掃碼獲取。
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 基本術(shù)語(yǔ) 3
1.3 網(wǎng)絡(luò)可視化 8
1.4 本章小結(jié) 11
參考文獻(xiàn) 11
第2章 社區(qū)分析基本知識(shí) 13
2.1 社區(qū)發(fā)現(xiàn)與社區(qū)搜索概述 13
2.1.1 社區(qū)的定義 13
2.1.2 社區(qū)分析常用技術(shù) 15
2.1.3 社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法 17
2.1.4 社區(qū)搜索方法 20
2.2 數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)指標(biāo) 21
2.2.1 數(shù)據(jù)集 21
2.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo) 24
2.3 本章小結(jié) 27
參考文獻(xiàn) 28
第3章 經(jīng)典社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法 29
3.1 基于模塊度優(yōu)化的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法 29
3.1.1 貪心算法 31
3.1.2 傳統(tǒng)譜方法 32
3.2 基于聚類的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法 40
3.2.1 層次聚類 40
3.2.2 圖劃分聚類 41
3.2.3 模糊聚類 45
3.3 其他社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法 50
3.3.1 基于隨機(jī)塊模型的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法 50
3.3.2 基于統(tǒng)計(jì)建模模型的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法 53
3.4 本章小結(jié) 58
參考文獻(xiàn) 58
第4章 基于深度學(xué)習(xí)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法.60
4.1 深度學(xué)習(xí)概述 60
4.1.1 深度學(xué)習(xí)介紹與常用框架 60
4.1.2 注意力機(jī)制 61
4.2 基于深度圖嵌入的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法 63
4.2.1 面向普通網(wǎng)絡(luò)的深度圖嵌入 63
4.2.2 面向?qū)傩跃W(wǎng)絡(luò)的深度圖嵌入 66
4.2.3 深度嵌入式圖聚類方法 70
4.3 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法 74
4.3.1 基于深度圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類 74
4.3.2 聯(lián)合社區(qū)發(fā)現(xiàn)和節(jié)點(diǎn)表示學(xué)習(xí)的生成模型 79
4.4 本章小結(jié) 83
參考文獻(xiàn) 83
第5章 拓?fù)鋱D上的社區(qū)搜索方法 85
5.1 基于內(nèi)聚子圖的社區(qū)搜索模型 85
5.1.1 內(nèi)聚子圖的度量指標(biāo) 85
5.1.2 基于內(nèi)聚子圖度量指標(biāo)的社區(qū)搜索算法 88
5.2 基于優(yōu)化評(píng)價(jià)指標(biāo)的社區(qū)搜索模型 91
5.2.1 局部模塊度社區(qū)搜索模型 91
5.2.2 查詢偏向密度社區(qū)搜索模型 94
5.3 其他社區(qū)搜索模型 96
5.3.1 基于隨機(jī)游走及其變種的社區(qū)搜索模型 96
5.3.2 基于鄰域擴(kuò)展的社區(qū)搜索模型 100
5.3.3 基于譜子空間的社區(qū)搜索模型 102
5.4 基于異構(gòu)圖的社區(qū)搜索模型 104
5.4.1 異構(gòu)圖簡(jiǎn)介 104
5.4.2 面向異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)搜索模型 105
5.5 本章小結(jié) 111
參考文獻(xiàn) 111
第6章 屬性圖上的社區(qū)搜索方法 113
6.1 結(jié)合結(jié)構(gòu)約束的屬性社區(qū)搜索方法 113
6.1.1 基于k-core的屬性社區(qū)搜索方法 113
6.1.2 基于k-truss的屬性社區(qū)搜索方法.114
6.2 特定屬性圖上的社區(qū)搜索方法 117
6.2.1 面向畫像圖的屬性社區(qū)搜索方法 117
6.2.2 面向時(shí)序圖的屬性社區(qū)搜索方法 120
6.2.3 面向地理社交圖的屬性社區(qū)搜索方法 121
6.3 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)搜索方法 126
6.3.1 基于查詢驅(qū)動(dòng)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)搜索 127
6.3.2 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輕量級(jí)交互式社區(qū)搜索 131
6.4 本章小結(jié) 134
參考文獻(xiàn) 134
第7章 總結(jié)與展望 136
7.1 社區(qū)發(fā)現(xiàn)總結(jié)與展望 136
7.2 社區(qū)搜索總結(jié)與展望 139
7.3 本章小結(jié) 142
參考文獻(xiàn) 142