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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
本篇论文共
103
页,
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。
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