| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 研究内容及主要贡献 | 第17-18页 |
| 1.5 文章结构 | 第18-19页 |
| 1.6 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 基本概念与相关算法 | 第20-39页 |
| 2.1 信息网络 | 第20-22页 |
| 2.1.1 异质信息网络 | 第20-21页 |
| 2.1.2 星型异质信息网络 | 第21-22页 |
| 2.2 权重矩阵 | 第22-23页 |
| 2.3 元路径 | 第23页 |
| 2.4 排序方法和距离度量 | 第23-25页 |
| 2.4.1 类内排序和条件排序 | 第24页 |
| 2.4.2 距离度量 | 第24-25页 |
| 2.5 聚类算法 | 第25-30页 |
| 2.5.1 划分聚类方法 | 第26-27页 |
| 2.5.2 层次聚类方法 | 第27-29页 |
| 2.5.3 基于密度聚类方法 | 第29页 |
| 2.5.4 基于模型聚类方法 | 第29-30页 |
| 2.6 排序算法 | 第30-32页 |
| 2.6.1 PageRank算法 | 第30-31页 |
| 2.6.2 HITS算法 | 第31-32页 |
| 2.7 RankClus算法 | 第32-33页 |
| 2.8 NetClus算法 | 第33-36页 |
| 2.9 非负矩阵分解算法 | 第36-38页 |
| 2.10 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于元路径的协同聚类算法R-NetNMTF | 第39-52页 |
| 3.1 初始化研究对象 | 第39-41页 |
| 3.2 协同聚类 | 第41-46页 |
| 3.2.1 非负矩阵三因子分解算法 | 第41-43页 |
| 3.2.2 对称非负矩阵三因子分解算法 | 第43-44页 |
| 3.2.3 星型异质信息网络协同聚类 | 第44-46页 |
| 3.3 图正则化 | 第46-48页 |
| 3.3.1 基于作者相似性的图正则化 | 第46-47页 |
| 3.3.2 基于关键词相似性的图正则化 | 第47-48页 |
| 3.4 基于元路径的HIN协同聚类R-NetNMTF算法 | 第48-51页 |
| 3.5 R-NetNMTF算法复杂性分析 | 第51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 实验结果分析 | 第52-60页 |
| 4.1 实验数据集介绍 | 第52-53页 |
| 4.2 算法评价标准 | 第53-54页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第54-58页 |
| 4.4 对比算法分析 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |