摘要 | 第6-8页 |
ABSTRACT | 第8-10页 |
第一章 引言 | 第17-23页 |
1.1 研究背景 | 第17-20页 |
1.1.1 典型应用 | 第18页 |
1.1.2 研究挑战 | 第18-20页 |
1.2 研究的基本框架和主要贡献 | 第20-22页 |
1.3 章节安排 | 第22-23页 |
第二章 研究现状及背景知识 | 第23-39页 |
2.1 研究现状 | 第23-31页 |
2.1.1 数据集成 | 第23-26页 |
2.1.2 相似性连接 | 第26-28页 |
2.1.3 用户匹配 | 第28-31页 |
2.2 基础知识 | 第31-37页 |
2.2.1 EM算法 | 第31-33页 |
2.2.2 指数族分布 | 第33-34页 |
2.2.3 局部敏感哈希 | 第34-37页 |
2.3 本章小结 | 第37-39页 |
第三章 基于社交网络结构的节点匹配 | 第39-55页 |
3.1 问题定义 | 第40-41页 |
3.2 算法整体框架 | 第41-46页 |
3.2.1 社交关联性度量方法 | 第44-46页 |
3.3 参数学习及决策制定 | 第46-48页 |
3.3.1 似然函数 | 第46-47页 |
3.3.2 最大似然估计 | 第47-48页 |
3.3.3 决策制定 | 第48页 |
3.4 实验与分析 | 第48-53页 |
3.4.1 实验设置 | 第49-50页 |
3.4.2 节点"自匹配"评价 | 第50-52页 |
3.4.3 匿名社交网络节点匹配 | 第52-53页 |
3.5 本章小结 | 第53-55页 |
第四章 多个异构数据源的实体匹配 | 第55-73页 |
4.1 问题定义 | 第56-59页 |
4.1.1 非监督式的多个异构数据源实体匹配框架概览 | 第57-58页 |
4.1.2 EMAD算法 | 第58-59页 |
4.2 候选集生成及相似度计算 | 第59-61页 |
4.2.1 候选集生成 | 第59-60页 |
4.2.2 相似性度量方法 | 第60-61页 |
4.3 参数学习及决策制定 | 第61-65页 |
4.4 实验及分析 | 第65-71页 |
4.4.1 实验设置 | 第65-67页 |
4.4.2 "自匹配"实验 | 第67-68页 |
4.4.3 多个异构数据源间的实体匹配 | 第68-71页 |
4.5 本章小结 | 第71-73页 |
第五章 跨异构社交网络的半监督用户匹配 | 第73-95页 |
5.1 问题定义 | 第74页 |
5.2 算法框架概览 | 第74-80页 |
5.2.1 "两阶段"分块 | 第78-79页 |
5.2.2 用户属性相似度计算 | 第79-80页 |
5.3 模型构建、参数学习和决策制定 | 第80-86页 |
5.3.1 模型构建 | 第80-81页 |
5.3.2 整合异构用户属性 | 第81-82页 |
5.3.3 参数学习 | 第82-85页 |
5.3.4 缺失数据 | 第85页 |
5.3.5 决策制定 | 第85页 |
5.3.6 "谨慎"匹配 | 第85-86页 |
5.4 实验与分析 | 第86-94页 |
5.4.1 实验设置 | 第86-88页 |
5.4.2 用户匹配评价 | 第88-92页 |
5.4.3 异构社交网络间的用户匹配评价 | 第92-94页 |
5.5 本章小结 | 第94-95页 |
第六章 SumQ:社交网络用户匹配和查询原型系统 | 第95-103页 |
6.1 系统架构 | 第95-96页 |
6.2 系统实现 | 第96-99页 |
6.2.1 数据获取 | 第96页 |
6.2.2 用户匹配 | 第96-97页 |
6.2.3 用户管理 | 第97-98页 |
6.2.4 Web服务 | 第98-99页 |
6.3 系统演示 | 第99-101页 |
6.3.1 查询服务 | 第99页 |
6.3.2 可视化服务 | 第99-101页 |
6.3.3 匹配服务 | 第101页 |
6.4 本章小结 | 第101-103页 |
第七章 总结与展望 | 第103-107页 |
7.1 本文工作总结 | 第103-104页 |
7.2 未来工作展望 | 第104-107页 |
参考文献 | 第107-117页 |
致谢 | 第117-119页 |
攻读博士学位期间发表论文和科研情况 | 第119页 |