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异构信息网络进化协同聚类算法的研究

中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 引言第8-14页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-12页
     ·协同聚类研究现状第10页
     ·演(进)化聚类研究现状第10-11页
     ·异构信息网络聚类研究现状第11-12页
   ·本文的主要工作第12-13页
   ·本文的结构安排第13-14页
第二章 异构信息网络聚类理论基础第14-23页
   ·异构信息网络聚类第14-17页
     ·异构信息网络第14-15页
     ·异构信息网络聚类算法第15-17页
   ·协同聚类理论第17-21页
     ·二路协同聚类第17-18页
     ·多路协同聚类第18页
     ·基于非负矩阵分解的协同聚类第18-21页
   ·演(进)化聚类基础第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 二部异构信息网络协同聚类算法第23-32页
   ·问题描述与相关定义第23-24页
   ·排名-协同聚类算法第24-28页
     ·算法基本思想第24-25页
     ·排名函数设计第25-26页
     ·排名分布生成模型第26-27页
     ·排名协同聚类第27-28页
   ·实验与结果分析第28-31页
     ·评价指标第28-29页
     ·数据集第29-30页
     ·实验结果及分析第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第四章 星形异构信息网络协同聚类算法第32-41页
   ·问题描述与相关定义第32-33页
   ·基于排名分布的星形网络协同聚类算法第33-36页
     ·算法基本思想第33-34页
     ·排名分布关系矩阵生成第34页
     ·基于非负矩阵分解的星形网络协同聚类第34-36页
   ·实验与结果分析第36-40页
     ·二部异构网络聚类实验第36-39页
     ·星形异构网络聚类实验第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第五章 异构信息网络演化协同聚类算法第41-47页
   ·演(进)化聚类目标与传统框架第41-43页
     ·演(进)化聚类目标第41页
     ·演(进)化聚类传统框架第41-43页
   ·演化网络协同聚类算法第43-45页
     ·算法基本思想第43-44页
     ·时序关系矩阵构造第44-45页
     ·算法流程描述第45页
   ·实验与结果分析第45-46页
   ·本章小结第46-47页
结论第47-48页
参考文献第48-52页
致谢第52-53页
个人简历第53-54页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第54页

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