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基于深度学习的大规模图数据挖掘

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基于深度学习的大规模图数据挖掘
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
第一章 绪论第8-12页
  1.1 课题背景第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-11页
  1.3 本文的主要研究工作第11-12页
第二章 神经网络介绍第12-23页
  2.1 深度学习算法第12-18页
    2.1.1 神经网络算法概述第12页
    2.1.2 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines, RBM)第12-16页
    2.1.3 深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)第16-18页
  2.2 Word2vec第18-22页
    2.2.1 概率语言模型第18-20页
    2.2.2 CBOW模型第20-21页
    2.2.3 Skip-gram模型第21-22页
  2.3 本章小结第22-23页
第三章 知识图谱综述第23-37页
  3.1 知识图谱的发展历程第23-25页
    3.1.1 起源:(知识图谱Mapping Knowledge Domain)第23页
    3.1.2 发展:(知识库Knowledge Base)第23-24页
    3.1.3 形成:(知识图谱Knowledge Graph)第24-25页
  3.2 知识图谱的数据来源第25-27页
    3.2.1 网页数据第26-27页
    3.2.2 数据库第27页
  3.3 知识图谱的构建第27-31页
    3.3.1 本体学习第28-30页
    3.3.2 实体学习第30-31页
  3.4 知识图谱上的挖掘第31-34页
    3.4.1 知识推理第31-33页
    3.4.2 用户搜索意图的挖掘第33-34页
  3.5 知识图谱的更新和维护第34-35页
    3.5.1 数据模式层的更新第34页
    3.5.2 数据层的更新第34-35页
  3.6 总结与展望第35-36页
  3.7 本章小结第36-37页
第四章 基于深度学习的大规模图结点表示学习第37-47页
  4.1 图结点表示学习简介第37-38页
  4.2 基于深度学习的网络表示学习方法第38-40页
    4.2.1 Deepwalk算法第38-39页
    4.2.2 Line算法第39页
    4.2.3 Node2vec算法第39-40页
  4.3 基于标签信息的指导游走算法第40-46页
    4.3.1 算法实现第40-43页
    4.3.2 实验验证第43-46页
  4.4 本章小结第46-47页
第五章 基于深度学习分类算法的网络链路预测第47-58页
  5.1 链路预测算法第47-49页
    5.1.1 算法简介第47页
    5.1.2 问题描述第47-48页
    5.1.3 常见的链路预测算法第48-49页
  5.2 利用神经网络分类模型预测链路的方法第49-51页
    5.2.1 边特征的生成第50页
    5.2.2 神经网络模型第50-51页
  5.3 实验验证第51-57页
    5.3.1 数据集第51-53页
    5.3.2 链路预测结果的评价标准第53页
    5.3.3 实验结果及分析第53-57页
  5.4 本章小结第57-58页
第六章 总结与展望第58-59页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第59-60页
附录3 攻读硕士学位期间申请的专利第60-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-64页

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