异质信息网络中离群点检测方法研究
| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第15-33页 |
| §1.1 研究背景及意义 | 第15-17页 |
| §1.2 异质信息网络概述 | 第17-20页 |
| §1.3 离群点检测概述 | 第20-31页 |
| §1.3.1 同质网络离群点检测方法 | 第20-28页 |
| §1.3.2 异质网络离群点检测方法 | 第28-31页 |
| §1.4 本文工作 | 第31-33页 |
| 第2章 基于元路径的静态离群点检测方法 | 第33-55页 |
| §2.1 引言 | 第33-34页 |
| §2.2 问题定义 | 第34-36页 |
| §2.3 短文本相似度计算 | 第36-41页 |
| §2.4 基于元路径的离群点检测过程 | 第41-46页 |
| §2.5 实验结果分析 | 第46-53页 |
| §2.5.1 数据集 | 第46页 |
| §2.5.2 度量标准 | 第46-48页 |
| §2.5.3 参数分析 | 第48-53页 |
| §2.6 小结 | 第53-55页 |
| 第3章 基于CFu树的增量聚类方法 | 第55-74页 |
| §3.1 引言 | 第55-56页 |
| §3.2 特征选择 | 第56-57页 |
| §3.3 相似度度量 | 第57-58页 |
| §3.4 对比变量 | 第58-59页 |
| §3.5 利用CFu树进行增量聚类过程 | 第59-63页 |
| §3.6 实验与结果 | 第63-73页 |
| §3.6.1 度量标准 | 第64-65页 |
| §3.6.2 聚类质量评估 | 第65-73页 |
| §3.7 小结 | 第73-74页 |
| 第4章 基于张量表示的动态离群点检测方法 | 第74-91页 |
| §4.1 引言 | 第74-75页 |
| §4.2 异质信息网络中的张量表示方法 | 第75-78页 |
| §4.2.1 基本定义 | 第75-77页 |
| §4.2.2 张量索引树的构建 | 第77-78页 |
| §4.3 基于张量表示的聚类过程 | 第78-81页 |
| §4.4 基于张量表示的离群点检测方法 | 第81-82页 |
| §4.5 实验与结果 | 第82-90页 |
| §4.5.1 度量标准 | 第83-84页 |
| §4.5.2 数据集 | 第84-85页 |
| §4.5.3 实验和结果 | 第85-90页 |
| §4.6 小结 | 第90-91页 |
| 第5章 基于链接结构和语义关系的离群点对检测方法 | 第91-111页 |
| §5.1 引言 | 第91-92页 |
| §5.2 问题定义 | 第92-93页 |
| §5.3 链接结构模型和语义关系模型 | 第93-99页 |
| §5.3.1 链接结构模型 | 第93-95页 |
| §5.3.2 语义关系模型 | 第95-99页 |
| §5.4 基于链接语义模型检测离群点对过程 | 第99-102页 |
| §5.5 实验结果分析 | 第102-109页 |
| §5.5.1 度量标准 | 第102-103页 |
| §5.5.2 参数分析 | 第103-109页 |
| §5.6 小结 | 第109-111页 |
| 第6章 基于元组的增量离群点对检测方法 | 第111-129页 |
| §6.1 引言 | 第111-112页 |
| §6.2 问题定义 | 第112页 |
| §6.3 基于结构的相似度计算过程 | 第112-115页 |
| §6.3.1 合并 | 第112-114页 |
| §6.3.2 镜像 | 第114-115页 |
| §6.4 基于内容的相似度计算过程 | 第115-118页 |
| §6.5 增量离群点对检测过程 | 第118-120页 |
| §6.5.1 插入 | 第119-120页 |
| §6.5.2 删除 | 第120页 |
| §6.6 实验与结果 | 第120-128页 |
| §6.7 小结 | 第128-129页 |
| 第7章 结论与展望 | 第129-132页 |
| §7.1 结论 | 第129-130页 |
| §7.2 未来展望 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-145页 |
| 致谢 | 第145-146页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第146-148页 |
