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面向社会网络的关系挖掘算法研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第15-34页
    1.1 研究背景及意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-30页
        1.2.1 同质关系多尺度挖掘研究现状第18-21页
        1.2.2 异质关系挖掘研究现状第21-24页
        1.2.3 多关系挖掘研究现状第24-28页
        1.2.4 相关评价指标第28-30页
    1.3 论文的研究内容第30-32页
        1.3.1 研究内容第30-31页
        1.3.2 研究框架及方法第31-32页
    1.4 论文的组织结构第32-34页
第2章 基于扩散小波的同质关系多尺度挖掘算法第34-50页
    2.1 引言第34页
    2.2 同质关系建模第34-37页
        2.2.1 同质关系描述模型第34-36页
        2.2.2 同质关系度量第36-37页
    2.3 基于扩散小波分析的多尺度挖掘算法第37-42页
        2.3.1 扩散小波分析第38-41页
        2.3.2 多尺度挖掘算法第41-42页
    2.4 实验及分析第42-49页
        2.4.1 数据集第42-43页
        2.4.2 多尺度结构挖掘第43-46页
        2.4.3 多尺度主题挖掘第46-48页
        2.4.4 多尺度行为挖掘第48-49页
    2.5 本章小结第49-50页
第3章 基于关联矩阵分解的异质关系联合聚类算法第50-69页
    3.1 引言第50-51页
    3.2 问题定义第51-52页
    3.3 高阶异质关系联合聚类框架第52-54页
    3.4 关联矩阵构造及对称分解第54-60页
        3.4.1 关联矩阵构造第54-56页
        3.4.2 关联矩阵对称稀疏分解第56-60页
    3.5 异质关系矩阵分解第60页
    3.6 聚类指示矩阵融合第60页
    3.7 实验及分析第60-68页
        3.7.1 数据集第61-62页
        3.7.2 对比实验第62-65页
        3.7.3 参数调整实验第65-66页
        3.7.4 实例分析第66-67页
        3.7.5 可扩展性实验分析第67-68页
        3.7.6 实验总结第68页
    3.8 本章小结第68-69页
第4章 面向微博突发话题检测的动态异质关系挖掘算法第69-87页
    4.1 引言第69页
    4.2 微博突发话题检测相关工作第69-71页
    4.3 问题定义第71-72页
    4.4 微博消息流关系抽取及建模第72-75页
        4.4.1 动态窗口划分第72-74页
        4.4.2 实体关系抽取第74页
        4.4.3 实体关系建模第74-75页
    4.5 面向突发话题检测的动态联合聚类算法第75-80页
        4.5.1 实体影响力度量第76-77页
        4.5.2 联合聚类算法第77-79页
        4.5.3 新词识别算法第79-80页
    4.6 实验及分析第80-85页
        4.6.1 数据集第80-81页
        4.6.2 对比实验第81-83页
        4.6.3 大规模数据流实验第83-84页
        4.6.4 实验总结第84-85页
    4.7 本章小结第85-87页
第5章 面向微博异常检测的同/异质关系协同挖掘算法第87-103页
    5.1 引言第87-88页
    5.2 微博异常检测分析第88-90页
    5.3 微博关系抽取及建模第90-93页
        5.3.1 实体关系抽取第90-91页
        5.3.2 实体关系建模第91-93页
    5.4 基于同质关系的距离度量学习第93-95页
    5.5 基于异质关系矩阵分解的异常检测算法第95-96页
    5.6 实验及分析第96-101页
        5.6.1 数据集第96-97页
        5.6.2 个体异常检测实验第97-100页
        5.6.3 群体异常检测实验第100-101页
    5.7 本章小结第101-103页
结论第103-105页
参考文献第105-117页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第117-119页
致谢第119页

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