普适的结构相似度在大规模网络中的计算优化技术研究
| 目录 | 第1-11页 |
| 摘要 | 第11-13页 |
| ABSTRACT | 第13-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-32页 |
| ·研究背景 | 第16-20页 |
| ·从“文本相似度”到“结构相似度” | 第16-18页 |
| ·结构相似度模型的发展 | 第18-19页 |
| ·Internet规模日增对结构相似度计算的影响 | 第19-20页 |
| ·国内外相关研究工作 | 第20-28页 |
| ·PageRank算法及其发展趋势 | 第20-23页 |
| ·HITS算法的研究现状与存在的问题 | 第23-25页 |
| ·SimRank及其衍生算法的现状与不足 | 第25-28页 |
| ·主要内容及创新点 | 第28-30页 |
| ·研究内容 | 第28页 |
| ·主要贡献 | 第28-30页 |
| ·研究意义 | 第30页 |
| ·论文结构 | 第30-32页 |
| 第2章 SimRank模型的优化 | 第32-76页 |
| ·SimRank模型概要 | 第33-37页 |
| ·问题描述与相关工作 | 第34-35页 |
| ·相关假设与符号说明 | 第35-37页 |
| ·有向图的SimRank优化 | 第37-56页 |
| ·加快SimRank收敛速度 | 第37-43页 |
| ·降低SimRank计算时间与内存空间 | 第43-53页 |
| ·一个完整的有向图SimRank优化算法 | 第53-56页 |
| ·无向图的SimRank优化 | 第56-64页 |
| ·无向图的SimRank进一步优化 | 第56-61页 |
| ·无向图的SimRank并行计算 | 第61-64页 |
| ·实验性能分析 | 第64-75页 |
| ·实验环境配置 | 第64-65页 |
| ·实验测试结果 | 第65-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第3章 SimFusion模型的改进与优化 | 第76-107页 |
| ·SimFusion模型的改进 | 第79-81页 |
| ·数据空间与数据关系 | 第79-80页 |
| ·UAM与USM矩阵 | 第80-81页 |
| ·静态图中SimFusion+相似度的优化 | 第81-91页 |
| ·利用主特征向量计算USM矩阵 | 第81-84页 |
| ·SimFusion解的精确估计 | 第84-91页 |
| ·动态图中SimFusion相似度的计算 | 第91-97页 |
| ·增量UAM矩阵 | 第92-94页 |
| ·SimFusion的增量算法 | 第94-97页 |
| ·实验性能分析 | 第97-106页 |
| ·环境配置 | 第97-100页 |
| ·实验结果 | 第100-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第4章 P-Rank模型的优化 | 第107-149页 |
| ·P-Rank模型简介 | 第109-110页 |
| ·P-Rank迭代式的精度估计 | 第110-112页 |
| ·P-Rank相似度的两种矩阵表示 | 第112-114页 |
| ·幂级数的表示 | 第113-114页 |
| ·逆矩阵的表示 | 第114页 |
| ·P-Rank条件数及其解的稳定性分析 | 第114-118页 |
| ·P-Rank的确定性算法与优化 | 第118-131页 |
| ·有向图的P-Rank算法 | 第118-126页 |
| ·无向图的P-Rank算法 | 第126-131页 |
| ·P-Rank的随机算法与优化 | 第131-138页 |
| ·P-Rank随机概率模型 | 第131-134页 |
| ·基于Monte Carlo的随机算法 | 第134-138页 |
| ·实验结果分析 | 第138-148页 |
| ·环境配置 | 第139-140页 |
| ·实验结果 | 第140-148页 |
| ·本章小结 | 第148-149页 |
| 第5章 结束语 | 第149-152页 |
| ·本文总结 | 第149-150页 |
| ·工作展望 | 第150-152页 |
| 致谢 | 第152-154页 |
| 参考文献 | 第154-160页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第160-161页 |
| 作者攻读学位期间参加的主要研究与获奖情况 | 第161-162页 |
| A.参与的科研项目 | 第161页 |
| B.获得的学术奖励 | 第161-162页 |
