非负矩阵分解与网络数据降维
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 主要符号对照表 | 第7-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-11页 |
| 1.1 问题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 具体问题与研究现状 | 第9页 |
| 1.3 论文组织 | 第9-11页 |
| 第2章 基本方法介绍 | 第11-17页 |
| 2.1 基于特征值分解的降维算法 | 第11-14页 |
| 2.1.1 多维尺度度量-MDS | 第12-14页 |
| 2.1.1.1 原理 | 第12页 |
| 2.1.1.2 算法实现 | 第12-14页 |
| 2.2 非负矩阵分解-NMF | 第14-17页 |
| 2.2.1 原理 | 第14-15页 |
| 2.2.2 算法实现 | 第15-17页 |
| 第3章 数据与模型构建 | 第17-24页 |
| 3.1 数据 | 第17-20页 |
| 3.1.1 数据概述 | 第17-18页 |
| 3.1.2 预处理方法 | 第18-20页 |
| 3.2 模型 | 第20-22页 |
| 3.2.1 模型提出与假设 | 第20-22页 |
| 3.3 算法与模型改进 | 第22-24页 |
| 3.3.1 算法调整 | 第22-23页 |
| 3.3.2 模型改进 | 第23-24页 |
| 第4章 数值试验与结果 | 第24-35页 |
| 4.1 数据选取 | 第24页 |
| 4.2 小规模数值试验 | 第24-28页 |
| 4.2.1 数据概览 | 第24-25页 |
| 4.2.2 NMF与MDS算法结果比较 | 第25-28页 |
| 4.3 较大规模数值试验 | 第28-35页 |
| 4.3.1 数据准备 | 第28-29页 |
| 4.3.2 统计方法与NMF算法效果比较 | 第29-30页 |
| 4.3.3 弱先验信息下NMF算法的效果 | 第30-35页 |
| 第5章 总结 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-39页 |
| 致谢 | 第39-41页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第41页 |
