基于节点表示的跨网络节点关联研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 节点表示算法的设计 | 第15页 |
| 1.3.2 跨网络节点关联模型 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论及技术研究 | 第18-37页 |
| 2.1 用户节点的基本信息 | 第18-20页 |
| 2.1.1 用户节点的基本信息与类型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 处理不同用户信息的算法 | 第19-20页 |
| 2.2 节点表示相关理论 | 第20-35页 |
| 2.2.1 节点表示问题定义 | 第20-22页 |
| 2.2.2 图论概念及符号表示 | 第22-24页 |
| 2.2.3 节点表示原理与算法分类 | 第24-35页 |
| 2.2.3.1 矩阵分解模型 | 第24-29页 |
| 2.2.3.2 浅层概率模型 | 第29-34页 |
| 2.2.3.3 深层结构模型 | 第34-35页 |
| 2.3 跨网络关联算法分类 | 第35-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于节点表示的跨网络节点关联算法 | 第37-65页 |
| 3.1 跨网络关联问题定义 | 第37-38页 |
| 3.2 算法原理概述 | 第38-41页 |
| 3.3 跨网络关联评价指标 | 第41-42页 |
| 3.4 基于空间转换的跨网络关联算法详述 | 第42-48页 |
| 3.5 试验数据集上的测试结果 | 第48-54页 |
| 3.5.1 数据集生成方法说明 | 第48-49页 |
| 3.5.2 参数敏感分析 | 第49-53页 |
| 3.5.3 降维可视化 | 第53-54页 |
| 3.5.4 大规模数据集的实验结果 | 第54页 |
| 3.6 实际数据集上的测试结果 | 第54-57页 |
| 3.6.1 数据集 | 第54-55页 |
| 3.6.2 对比算法介绍 | 第55-56页 |
| 3.6.3 测试结果与分析 | 第56-57页 |
| 3.7 基于融合的跨网络关联算法 | 第57-62页 |
| 3.7.1 相关算法介绍 | 第57-59页 |
| 3.7.2 网络融合的过程设计 | 第59-60页 |
| 3.7.3 关联实验结果 | 第60-62页 |
| 3.8 两种关联方法的优缺点分析 | 第62-63页 |
| 3.9 时间性能优化 | 第63-64页 |
| 3.10 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 基于信息综合节点表示的关联算法 | 第65-82页 |
| 4.1 信息综合的节点表示研究背景 | 第65页 |
| 4.2 信息综合的节点表示问题定义 | 第65-66页 |
| 4.3 现有信息综合的节点表示算法 | 第66-73页 |
| 4.3.1 结合文本生成内容的节点表示算法介绍 | 第66-70页 |
| 4.3.2 结合属性的节点表示算法介绍 | 第70-73页 |
| 4.4 信息综合的节点表示算法设计 | 第73-78页 |
| 4.4.1 信息采集 | 第73-74页 |
| 4.4.2 简介和家乡信息预处理 | 第74-76页 |
| 4.4.3 信息综合的网络模型 | 第76页 |
| 4.4.4 信息综合的游走方式 | 第76-78页 |
| 4.5 信息综合的跨网络节点关联实验结果 | 第78-79页 |
| 4.6 自学习迭代框架 | 第79-80页 |
| 4.7 本章小结 | 第80-82页 |
| 第五章 总结 | 第82-85页 |
| 5.1 工作总结 | 第82-83页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-92页 |
| 硕士期间取得的研究成果 | 第92页 |
