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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。
章节目录
- 版权信息
- 版 权
- 内容提要
- 前 言
- 第一部分 基础知识
- 第1章 社交网络与图
- 1.1 社交网络
- 1.1.1 社交网络概述
- 1.1.2 社交网络的形式化表示
- 1.2 图
- 1.2.1 图的经典算法
- 1.2.2 图的结构分析
- 1.2.3 特殊的图
- 1.3 社交网络模型
- 1.3.1 ER随机网络模型
- 1.3.2 WS小世界网络模型
- 1.3.3 BA无标度网络模型
- 1.4 本章小结
- 参考文献
- 第2章 图神经网络
- 2.1 图神经网络基础
- 2.1.1 神经元
- 2.1.2 多层感知机
- 2.1.3 误差反向传播算法
- 2.1.4 图神经网络的发展历程
- 2.2 图卷积神经网络
- 2.2.1 卷积与池化
- 2.2.2 图卷积
- 2.2.3 频域图卷积神经网络
- 2.2.4 空域图卷积神经网络
- 2.3 图注意力网络
- 2.3.1 注意力机制
- 2.3.2 图注意力网络原理
- 2.4 本章小结
- 参考文献
- 第3章 图表示学习及其应用
- 3.1 图嵌入相关理论
- 3.1.1 图嵌入
- 3.1.2 编码器与解码器
- 3.2 基于随机游走的图表示学习算法
- 3.2.1 DeepWalk
- 3.2.2 Node2vec
- 3.2.3 Metapath2vec
- 3.3 基于深度学习的图表示学习算法
- 3.3.1 GraphSAGE
- 3.3.2 VGAE
- 3.3.3 GraphCL
- 3.4 本章小结
- 参考文献
- 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
- 4.1 问题定义
- 4.1.1 符号与概念
- 4.1.2 问题描述
- 4.2 归纳式动态图表示学习算法GraphODE
- 4.2.1 算法框架
- 4.2.2 初始化
- 4.2.3 节点邻居采样操作
- 4.2.4 聚合函数操作
- 4.2.5 自定义损失函数与端到端优化
- 4.2.6 性能分析
- 4.3 基于受控微分方程的改进算法GraghCDE
- 4.3.1 问题引入
- 4.3.2 解决方案与分析
- 4.4 实验与分析
- 4.4.1 数据集
- 4.4.2 评价指标
- 4.4.3 对比方法
- 4.4.4 参数设置
- 4.4.5 主要结果和分析
- 4.4.6 其他结果
- 4.5 本章小结
- 参考文献
- 第5章 基于狄利克雷分布的知识图谱表示方法
- 5.1 问题定义
- 5.1.1 符号与概念
- 5.1.2 问题描述
- 5.2 利用狄利克雷分布的知识表示学习
- 5.2.1 模型建立
- 5.2.2 优化目标
- 5.3 DiriE表现能力理论分析
- 5.3.1 实体与关系的二元嵌入
- 5.3.2 复杂关系的表现能力
- 5.3.3 知识图谱的不确定性
- 5.4 实验与分析
- 5.4.1 数据集
- 5.4.2 相关任务
- 5.4.3 评价指标
- 5.4.4 链接预测结果和分析
- 5.4.5 关系模式与不确定性分析
- 5.5 本章小结
- 参考文献
- 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
- 6.1 问题定义
- 6.1.1 符号与概念
- 6.1.2 问题描述
- 6.2 基于矩阵分解的用户对齐方法
- 6.2.1 方法概述
- 6.2.2 CDE模型
- 6.2.3 NS-Alternating算法
- 6.2.4 收敛性分析
- 6.3 基于模糊聚类的并行化对齐框架
- 6.3.1 方法概述
- 6.3.2 增广图辅助表示阶段
- 6.3.3 平衡感知的模糊聚类阶段
- 6.4 实验与分析
- 6.4.1 数据集
- 6.4.2 评价指标
- 6.4.3 对比方法
- 6.4.4 参数设置
- 6.4.5 结果和分析
- 6.5 本章小结
- 参考文献
- 第7章 动态的社交网络用户对齐方法
- 7.1 问题定义
- 7.1.1 符号与概念
- 7.1.2 问题描述
- 7.2 基于图神经网络的联合优化模型
- 7.2.1 动态图自编码器
- 7.2.2 本征表示学习
- 7.2.3 联合优化模型
- 7.3 协同图深度学习的交替优化算法
- 7.3.1 算法概述
- 7.3.2 投影矩阵最优化子问题
- 7.3.3 表示矩阵最优化子问题
- 7.3.4 收敛性分析
- 7.4 实验与分析
- 7.4.1 数据集
- 7.4.2 评价指标
- 7.4.3 对比方法
- 7.4.4 参数设置
- 7.4.5 结果和分析
- 7.5 本章小结
- 参考文献
- 第8章 基于无监督学习的社交网络用户对齐方法
- 8.1 问题定义
- 8.1.1 符号与概念
- 8.1.2 问题描述
- 8.2 基于结构的无监督学习社交网络用户对齐框架
- 8.2.1 结构公共子空间
- 8.2.2 多网络节点映射
- 8.2.3 用户相似度计算
- 8.3 联合优化算法
- 8.3.1 结构公共子空间基H
- 8.3.2 对角锥矩阵B
- 8.3.3 复杂度分析
- 8.4 实验与分析
- 8.4.1 数据集
- 8.4.2 评价指标
- 8.4.3 对比方法
- 8.4.4 参数设置
- 8.4.5 结果和分析
- 8.5 本章小结
- 参考文献
- 第9章 基于迁移学习的社交网络用户对齐方法
- 9.1 问题定义
- 9.1.1 符号与概念
- 9.1.2 问题描述
- 9.2 REBORN框架
- 9.2.1 Ego-Transformer：社交网络对齐
- 9.2.2 WWGAN：领域差异消除
- 9.2.3 REBORN：统一框架
- 9.3 实验与分析
- 9.3.1 数据集
- 9.3.2 评价指标
- 9.3.3 对比方法
- 9.3.4 参数设置
- 9.3.5 结果和分析
- 9.4 本章小结
- 参考文献
- 第10章 基于双曲空间的社交网络社区对齐方法
- 10.1 问题定义
- 10.1.1 符号与概念
- 10.1.2 问题描述
- 10.2 基于双曲空间的社区对齐模型
- 10.2.1 表示空间选择
- 10.2.2 双曲空间与庞加莱球模型
- 10.2.3 社交网络的双曲空间嵌入
- 10.2.4 混合双曲聚类模型
- 10.2.5 社区对齐的最优化问题
- 10.3 基于黎曼几何的交替优化算法
- 10.3.1 算法概述
- 10.3.2 社区表示最优化子问题
- 10.3.3 公共子空间最优化子问题
- 10.3.4 可识别性分析
- 10.4 实验与分析
- 10.4.1 数据集
- 10.4.2 评价指标
- 10.4.3 对比方法
- 10.4.4 参数设置
- 10.4.5 结果和分析
- 10.5 本章小结
- 参考文献
- 缩略语
展开全部
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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