| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-10页 |
| 表格 | 第10-11页 |
| 插图 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 相似度计算问题 | 第15-16页 |
| 1.2.2 基于离线计算相似度的搜索方案 | 第16-17页 |
| 1.2.3 基于在线计算相似度的搜索方案 | 第17页 |
| 1.3 X-Star网络中的相似度搜索方案 | 第17-22页 |
| 1.3.1 基本概念 | 第17-20页 |
| 1.3.2 方案描述 | 第20-21页 |
| 1.3.3 研究中存在的问题 | 第21-22页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第22-23页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第23-24页 |
| 1.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 相关工作 | 第25-36页 |
| 2.1 相似度计算模型概述 | 第25-33页 |
| 2.1.1 基于直接共同邻居的相似度计算模型 | 第25-27页 |
| 2.1.2 基于间接共同邻居的相似度计算模型 | 第27-31页 |
| 2.1.3 基于随机游走的相似度计算模型 | 第31-33页 |
| 2.2 相似度计算效率优化方法概述 | 第33-34页 |
| 2.3 相似度搜索研究概述 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 NetSim:一种X-Star网络中的相似度计算方法 | 第36-63页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 异构信息网络的权值调整方法 | 第37-41页 |
| 3.2.1 关系重要性 | 第37-40页 |
| 3.2.2 链接关系权值 | 第40-41页 |
| 3.2.3 时间复杂度分析 | 第41页 |
| 3.3 构建属性网络 | 第41-45页 |
| 3.3.1 属性网络定义 | 第41-42页 |
| 3.3.2 属性实体的链接关系 | 第42-43页 |
| 3.3.3 属性网络构建算法 | 第43页 |
| 3.3.4 时间复杂度分析 | 第43-45页 |
| 3.4 属性实体相似度计算 | 第45-47页 |
| 3.4.1 转移概率 | 第45页 |
| 3.4.2 计算公式 | 第45-47页 |
| 3.5 NetSim | 第47-52页 |
| 3.5.1 NetSim基本公式 | 第47-49页 |
| 3.5.2 NetSim计算公式 | 第49-51页 |
| 3.5.3 复杂度分析 | 第51-52页 |
| 3.5.4 分析与讨论 | 第52页 |
| 3.6 实验 | 第52-62页 |
| 3.6.1 实验设置 | 第53-54页 |
| 3.6.2 效率测试 | 第54-56页 |
| 3.6.3 存储开销 | 第56-57页 |
| 3.6.4 效果测试 | 第57-58页 |
| 3.6.5 网络规模增加时的开销情况 | 第58-62页 |
| 3.7 本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 X-Star网络中的top-k相似度搜索问题研究 | 第63-91页 |
| 4.1 引言 | 第63-64页 |
| 4.2 问题定义 | 第64页 |
| 4.3 NetSim-baseline：基于NetSim的在线查询处理基本算法 | 第64-67页 |
| 4.3.1 NetSim-baseline算法描述 | 第64-66页 |
| 4.3.2 NetSim-baseline复杂度分析 | 第66-67页 |
| 4.4 NetSim-pruning:一种基于NetSim的在线查询处理剪枝算法 | 第67-80页 |
| 4.4.1 NetSim相似度计算公式的等价定义 | 第67-69页 |
| 4.4.2 剪枝索引 | 第69页 |
| 4.4.3 剪枝策略 | 第69-74页 |
| 4.4.4 剪枝索引构建算法 | 第74页 |
| 4.4.5 NetSim-pruning算法描述 | 第74-76页 |
| 4.4.6 NetSim-pruning时间复杂度分析 | 第76-77页 |
| 4.4.7 相关定理及其证明 | 第77-80页 |
| 4.5 实验 | 第80-90页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第80-81页 |
| 4.5.2 效果测试 | 第81-85页 |
| 4.5.3 效率测试 | 第85-88页 |
| 4.5.4 网络规模变化增加时的开销情况 | 第88-90页 |
| 4.6 本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 E-Rank:一种信息网络中的相似度计算方法 | 第91-118页 |
| 5.1 引言 | 第91-94页 |
| 5.2 E-Rank | 第94-105页 |
| 5.2.1 基本概念 | 第94-95页 |
| 5.2.2 可达概率 | 第95-98页 |
| 5.2.3 E-Rank基本公式 | 第98-99页 |
| 5.2.4 E-Rank计算算法 | 第99-102页 |
| 5.2.5 权值调整 | 第102-104页 |
| 5.2.6 时间复杂度分析 | 第104-105页 |
| 5.3 E-Rank在真实数据集中的实验效果 | 第105-113页 |
| 5.3.1 实验设置 | 第105-107页 |
| 5.3.2 邮件网络 | 第107-110页 |
| 5.3.3 论文引用网络 | 第110-112页 |
| 5.3.4 关系强度计算的时间开销 | 第112-113页 |
| 5.4 ENetSim:E-Rank在NetSim中的应用 | 第113-115页 |
| 5.4.1 ENetSim基本公式 | 第113-114页 |
| 5.4.2 基于ENetSim的在线查询处理 | 第114-115页 |
| 5.5 ENetSim在真实数据集中的实验效果 | 第115-117页 |
| 5.6 本章小结 | 第117-118页 |
| 第六章 结束语 | 第118-121页 |
| 6.1 总结 | 第118-119页 |
| 6.2 展望 | 第119-121页 |
| 参考文献 | 第121-131页 |
| 发表文章目录 | 第131-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
