社交網絡大數據融合：關聯用戶挖掘

定　價：￥58.00

作　者：	周小平，梁循著
出版社：	科學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787030604170	出版時間：	2019-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	113	字數：

內容簡介

　　社交網絡融合為社會計算等各項研究提供更充分的用戶行為數據和更完整的網絡結構，從而更有利于人們通過社交網絡認識和理解人類社會，具有重要的理論價值和實踐意義。社交網絡中的關聯用戶挖掘旨在通過挖掘不同社交網絡中屬于同一自然人的不同賬號，從而實現社交網絡的深度融合。因此，關聯用戶挖掘是大型社交網絡融合的基礎問題，近年來已引起人們的廣泛關注?？紤]真實世界的朋友圈極具個性化，即現實中沒有兩個人具有完全一致的朋友圈，同時，相同的用戶在不同的社交網絡中往往具有部分相同的好友關系?！渡缃痪W絡大數據融合-關聯用戶挖掘》基于社交網絡的好友關系，充分利用好友關系的穩(wěn)定性和一致性，探索關聯用戶挖掘的方法。

作者簡介

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圖書目錄

目錄
前言
第1章社交網絡大數據融合 1
1.1 社交網絡與社交網絡大數據融合 1
1.2 社交網絡大數據融合的核心問題 3
1.3 社交網絡大數據融合的主要挑戰(zhàn) 4
1.4 本書主要內容 5
第2章關聯用戶挖掘定義 7
2.1 基本術語定義 7
2.2 關聯用戶挖掘問題定義 9
2.3 社交網絡重疊性 10
2.4 本章小結 12
第3章關聯用戶挖掘總體研究框架 13
3.1 引言 13
3.2 關聯用戶挖掘總體框架 14
3.2.1 關聯用戶特征提取 14
3.2.2 關聯用戶識別模型 16
3.3 關聯用戶挖掘研究綜述 19
3.3.1 基于用戶屬性的關聯用戶挖掘 19
3.3.2 基于用戶關系的關聯用戶挖掘 23
3.3.3 綜合用戶屬性和用戶關系的關聯用戶挖掘 28
3.4 關聯用戶識別性能評估 30
3.4.1 數據集 30
3.4.2 評價指標 31
3.5 本章小結 31
第4章基于好友關系的半監(jiān)督關聯用戶挖掘 33
4.1 引言 33
4.2 相關工作 34
4.3 總體識別框架 36
4.3.1 基本設想 36
4.3.2 算法總體框架 37
4.4 先驗關聯用戶集合識別模型 38
4.5 關聯用戶識別模型 39
4.5.1 方法論 39
4.5.2 算法 42
4.6 理論分析 45
4.6.1 隨機網絡模型理論分析 45
4.6.2 無標度網絡模型理論分析 47
4.7 實驗分析 52
4.7.1 人工數據集實驗 53
4.7.2 真實數據集實驗 58
4.8 在知識管理中的應用 63
4.9 本章小結 64
第5章基于好友關系的無監(jiān)督關聯用戶挖掘 66
5.1 引言 66
5.2 相關工作 68
5.3 基本設想 69
5.4 好友特征向量模型 71
5.4.1 正例抽樣模型 72
5.4.2 好友特征向量學習模型 72
5.5 基于好友特征向量的關聯用戶識別模型 76
5.6 理論分析 78
5.7 實驗分析 79
5.7.1 人工數據集實驗 80
5.7.2 算法超參分析 85
5.7.3 真實數據集實驗 88
5.8 在知識管理的應用 92
5.9 本章小結 93
第6章綜合用戶屬性和用戶關系的關聯用戶挖掘 94
6.1 引言 94
6.2 面向關聯用戶挖掘的用戶屬性效用評價體系 95
6.3 綜合用戶屬性和用戶關系的關聯用戶挖掘模型和方法研究 96
6.3.1 屬性相似度計算模型 96
6.3.2 屬性相似度融合 97
6.3.3 用戶關系融合建模 98
6.3.4 用戶屬性和用戶關系的一致性建模 99
6.3.5 關聯用戶挖掘方法 99
6.4 關聯用戶挖掘模型的逼近近似求解和并行計算方法 100
6.4.1 逼近近似求解 100
6.4.2 并行實現 100
6.5 本章小結 101
第7章總結與展望 102
7.1 總結 102
7.2 展望 103
參考文獻 106