社会网络中基于链接的分类问题研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-32页 |
| ·什么是社会网络 | 第14-16页 |
| ·社会网络的基本性质 | 第16-19页 |
| ·社会网络中基于链接的分类问题 | 第19-22页 |
| ·研究意义与研究现状 | 第22-27页 |
| ·研究意义 | 第22-23页 |
| ·研究现状 | 第23-27页 |
| ·本文主要工作及创新点 | 第27-29页 |
| ·论文组织结构 | 第29-32页 |
| 第二章 相关基础理论与技术 | 第32-44页 |
| ·无向概率图模型 | 第32-35页 |
| ·马尔可夫网 | 第32-33页 |
| ·条件随机场 | 第33-35页 |
| ·关系马尔可夫网 | 第35-36页 |
| ·学习关系马尔可夫网 | 第36-38页 |
| ·近似概率推理 | 第38-43页 |
| ·信度传播 | 第38-40页 |
| ·MCMC | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 一种关系马尔可夫网的两步学习框架 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·关系马尔可夫网的基团分类 | 第45-47页 |
| ·两步参数学习框架 | 第47-49页 |
| ·实验 | 第49-54页 |
| ·数据集 | 第49-50页 |
| ·实验设置 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 基于社区结构的节点分类方法 | 第56-70页 |
| ·引言 | 第56-58页 |
| ·相关研究 | 第58-59页 |
| ·基于社区的关系马尔可夫网模型 | 第59-61页 |
| ·社区结构检测 | 第59-60页 |
| ·基于社区的关系基团模板 | 第60-61页 |
| ·判别式最大伪似然估计 | 第61-64页 |
| ·实验 | 第64-68页 |
| ·数据集 | 第64-65页 |
| ·实验设置 | 第65-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 基于社区结构的关系判别方法 | 第70-84页 |
| ·引言 | 第70-72页 |
| ·相关研究 | 第72-73页 |
| ·基于社区结构的关系判别方法 | 第73-76页 |
| ·重叠与非重叠社区结构检测 | 第73页 |
| ·构建条件随机场 | 第73-75页 |
| ·学习与推理 | 第75-76页 |
| ·实验 | 第76-82页 |
| ·数据集 | 第76-77页 |
| ·实验设置 | 第77-79页 |
| ·实验结果与分析 | 第79-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第六章 基于关系判别的移动社会网络类型化社区发现 | 第84-100页 |
| ·引言 | 第84-87页 |
| ·数据预处理 | 第87-89页 |
| ·关系判别 | 第89-92页 |
| ·特征构造 | 第89-90页 |
| ·构建条件随机场 | 第90-92页 |
| ·学习与推理 | 第92页 |
| ·类型化社区发现 | 第92-94页 |
| ·实验 | 第94-99页 |
| ·数据集 | 第94-95页 |
| ·实验设置 | 第95-96页 |
| ·实验结果与分析 | 第96-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 第七章 结束语 | 第100-104页 |
| ·本文工作总结 | 第100-101页 |
| ·进一步研究展望 | 第101-104页 |
| 参考文献 | 第104-112页 |
| 攻读博士期间发表和已录用的学术论文 | 第112-116页 |
| 学位论文数据集 | 第116页 |
