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本书介绍了关于社交网络对齐的相关知识。
内容简介
本书分为基础知识、社交网络对齐方法、社交网络对齐分析三部分，针对社交网络对齐中的用户对齐与社区对齐场景，系统地介绍了社交网络对齐关键技术体系及其应用。
在基础知识部分，定义了社交网络并进行建模，介绍后续方法中所涉及的GNN、图表示学习、知识图谱表示等。
在社交网络方法部分，以模型建立、算法介绍、实验分析的逻辑，重点分析了五种社交网络对齐方法：静态的社交网络用户对齐方法、动态的社交网络用户对齐方法、基于无监督学习的社交网络用户对齐方法、基于迁移学习的社交网络用户对齐方法、基于双曲空间的社交网络社区对齐方法。
在社交网络对齐分析部分，对用户推荐、社区发现、网络骗局、趋势分析等涉及实际社交网络对齐技术的应用进行案例分析，总结并展望了社交网络的未来发展趋势及待解决问题。
作者简介
作者张忠宝，副教授，博士生导师，北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室交换与智能控制研究中心副主任，中国人工智能学会委员，中国计算机学会服务计算专业委员会秘书处成员，中国计算机学会大数据专家委员会通信委员。在社交网络分析、大数据、人工智能等领域会议/期刊上发表论文60余篇。
章节目录
版权信息
内容提要
前言
第一部分 基础知识
第1章 社交网络与图
第2章 图神经网络
第3章 图表示学习及其应用
第二部分 社交网络表示
第4章 基于微分方程的动态图表示学习算法
第5章 基于狄利克雷分布的知识图谱表示方法
第三部分 社交网络对齐方法
第6章 静态的社交网络用户对齐方法
第7章 动态的社交网络用户对齐方法
第8章 基于无监督学习的社交网络用户对齐方法
第9章 基于迁移学习的社交网络用户对齐方法
第10章 基于双曲空间的社交网络社区对齐方法
缩略语
社交网络对齐是2024年由人民邮电出版社出版,作者张忠宝。
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