基于异构网络的关系推理与预测方法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 异构网络研究热点 | 第11-12页 |
| 1.2.2 亲属关系推理研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 社会关系预测研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 | 第15-18页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第18-32页 |
| 2.1 异构网络简介 | 第18-19页 |
| 2.2 元路径 | 第19-20页 |
| 2.2.1 元路径定义 | 第19页 |
| 2.2.2 元路径相关概念与性质 | 第19-20页 |
| 2.3 图数据库 | 第20-26页 |
| 2.3.1 图数据库简介 | 第20-23页 |
| 2.3.2 图数据库Neo4j | 第23-24页 |
| 2.3.3 Cypher查询语言 | 第24-26页 |
| 2.4 实验数据采集、处理与存储 | 第26-31页 |
| 2.4.1 数据来源 | 第26-28页 |
| 2.4.2 数据采集与处理 | 第28-29页 |
| 2.4.3 数据存储 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于图数据库的亲属关系推理研究 | 第32-42页 |
| 3.1 推理概述 | 第32页 |
| 3.2 亲属关系推理机制 | 第32-34页 |
| 3.2.1 亲属关系定义 | 第32-33页 |
| 3.2.2 基于图数据库的推理方法 | 第33页 |
| 3.2.3 谓词逻辑推理机制 | 第33-34页 |
| 3.3 推理规则的构造 | 第34-37页 |
| 3.3.1 亲属关系的谓词表示 | 第34页 |
| 3.3.2 推理规则 | 第34-35页 |
| 3.3.3 基于Cypher的推理规则 | 第35-37页 |
| 3.4 亲属关系推理算法 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于最大可达路径的社会关系预测 | 第42-58页 |
| 4.1 问题描述 | 第42-43页 |
| 4.1.1 相关定义 | 第42页 |
| 4.1.2 预测任务 | 第42-43页 |
| 4.2 基于节点属性相似性的预测方法 | 第43-45页 |
| 4.2.1 余弦相似度 | 第43-44页 |
| 4.2.2 皮尔森相关系数 | 第44页 |
| 4.2.3 欧式距离 | 第44-45页 |
| 4.3 基于网络拓扑结构相似性的预测方法 | 第45-48页 |
| 4.3.1 共同邻居 | 第45页 |
| 4.3.2 Jaccard系数 | 第45-46页 |
| 4.3.3 AA指标与RA指标 | 第46页 |
| 4.3.4 随机游走算法 | 第46-48页 |
| 4.4 社会关系预测算法 | 第48-52页 |
| 4.4.1 人物属性相似性度量 | 第48页 |
| 4.4.2 网络结构相似性度量 | 第48-49页 |
| 4.4.3 最大可达路径 | 第49-50页 |
| 4.4.4 算法描述 | 第50-52页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第52-57页 |
| 4.5.1 实验环境与数据 | 第52-53页 |
| 4.5.2 实验设计 | 第53-54页 |
| 4.5.3 实验结果与分析 | 第54-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-62页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第68页 |
