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动态异质信息网络表示学习研究

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动态异质信息网络表示学习研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-15页
第一章 绪论第15-27页
 1.1 研究背景及意义第15-17页
 1.2 研究现状第17-21页
  1.2.1 同质信息网络表示学习第17-18页
  1.2.2 异质信息网络表示学习第18-19页
  1.2.3 动态网络分析及表示学习第19-21页
  1.2.4 网络表示学习的应用第21页
 1.3 研究内容第21-25页
  1.3.1 结合微观和宏观动态性的动态网络表示学习第21-22页
  1.3.2 关系结构感知的异质信息网络表示学习第22-23页
  1.3.3 动态异质信息网络表示学习第23-24页
  1.3.4 用于好友增强推荐的社交影响力专注的神经网络第24-25页
 1.4 论文结构第25页
 1.5 本章小结第25-27页
第二章 相关概念第27-33页
 2.1 动态网络第27-28页
  2.1.1 动态网络定义第27页
  2.1.2 动态网络分析第27-28页
 2.2 异质信息网络第28-30页
  2.2.1 异质信息网络定义第28-29页
  2.2.2 异质信息网络模式第29页
  2.2.3 异质信息网络结构第29-30页
 2.3 网络表示学习第30-31页
  2.3.1 网络表示学习定义第30页
  2.3.2 网络表示学习应用第30-31页
 2.4 本章小结第31-33页
第三章 结合微观和宏观动态性的动态网络表示学习算法第33-47页
 3.1 研究背景第33-35页
 3.2 算法设计与实现第35-40页
  3.2.1 符号及定义第35-36页
  3.2.2 算法框架第36页
  3.2.3 保持微观动态性的嵌入第36-38页
  3.2.4 保持宏观动态性的嵌入第38-39页
  3.2.5 模型优化第39-40页
 3.3 实验及分析第40-46页
  3.3.1 实验设置第40页
  3.3.2 有效性实验第40-42页
  3.3.3 微观动态性实验第42-44页
  3.3.4 宏观动态性实验第44-45页
  3.3.5 参数分析实验第45-46页
 3.4 本章小结第46-47页
第四章 关系结构感知的异质信息网络表示学习算法第47-61页
 4.1 研究背景第47-49页
 4.2 异质信息网络中关系结构特性分析第49-52页
  4.2.1 数据表述第49-50页
  4.2.2 隶属关系和交互关系第50-52页
 4.3 模型设计与实现第52-54页
  4.3.1 符号及定义第52页
  4.3.2 基本思路第52-53页
  4.3.3 建模ARs和IRs的不同模型第53-54页
 4.4 实验及分析第54-60页
  4.4.1 实验设置第54-55页
  4.4.2 节点聚类实验第55页
  4.4.3 链路预测实验第55-56页
  4.4.4 节点分类实验第56-57页
  4.4.5 节点推荐实验第57-58页
  4.4.6 模型分析实验第58-60页
 4.5 本章小结第60-61页
第五章 动态异质信息网络表示学习算法第61-79页
 5.1 研究背景第61-63页
 5.2 算法设计及实现第63-70页
  5.2.1 符号及定义第63-64页
  5.2.2 基本思路第64页
  5.2.3 静态异质信息网络表示学习模型第64-66页
  5.2.4 基于谱理论的优化第66页
  5.2.5 动态异质信息网络表示学习模型第66-70页
 5.3 实验及分析第70-76页
  5.3.1 实验设置第70-71页
  5.3.2 StHNE模型有效性实验第71-72页
  5.3.3 DyHNE模型有效性实验第72-74页
  5.3.4 StHNE模型效率性实验第74页
  5.3.5 DyHNE模型效率性实验第74-76页
  5.3.6 参数分析实验第76页
 5.4 本章小结第76-79页
第六章 用于好友增强推荐的社交影响力专注的神经网络第79-91页
 6.1 研究背景第79-81页
 6.2 模型设计及实现第81-85页
  6.2.1 符号及定义第81-82页
  6.2.2 模型总览第82-83页
  6.2.3 注意力特征聚合器第83-84页
  6.2.4 社交影响力耦合器第84页
  6.2.5 行为预测及模型训练第84-85页
 6.3 实验分析第85-89页
  6.3.1 实验设置第85-86页
  6.3.2 实验结果及分析第86-87页
  6.3.3 多方面信息影响分析第87页
  6.3.4 社交影响力分析第87-89页
 6.4 本章小结第89-91页
第七章 总结与展望第91-93页
 7.1 总结第91-92页
 7.2 展望第92-93页
参考文献第93-101页
致谢第101-103页
攻读学位期间取得的研究成果第103页

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