異構信息網路挖掘（原理和方法）（精）

《異構信息網路挖掘（原理和方法）（精）》是2017年機械工業出版社出版的圖書，作者是[美] 孫藝洲、韓家煒 。

基本介紹

• 中文名：異構信息網路挖掘（原理和方法）（精）
• 作者：[美] 孫藝洲、韓家煒
• 譯者：段磊
• 出版社：機械工業出版社
• 出版時間：2017年5月1日
• ISBN：9787111549956

內容簡介

本書介紹了異構信息網路挖掘的原理和方法，包括基於排名的聚類與分類、基於元路徑的相似性搜尋和挖掘、關係強度感知挖掘，以及若干有前景的研究方向。本書是伊利諾伊大學香檳分校數據挖掘高級課程的參考教材，適合作為數據挖掘方向的研究生教材，也適合數據挖掘研究人員和專業技術人員參考。

圖書目錄

叢書前言

譯者序

摘要和關鍵字

第1章引言

11異構信息網路是什麼

12為什麼異構網路挖掘是一項新的挑戰

13本書的內容組織

第一部分基於排名的聚類和分類

第2章基於排名的聚類

21概述

22RankClus算法

221排名函式

222從條件排名分布到新的聚類度量

223聚類中心和距離測量

224RankClus算法總結

225實驗結果

23NetClus算法

231排名函式

232NetClus算法框架

233網路聚類中目標對象生成模型

234目標對象和屬性對象的後驗機率

235實驗結果

第3章異構信息網路的分類

31概述

32GNetMine

321分類問題定義

322基於圖的正則化框架

33RankClass

331RankClass框架

332基於圖的排名

333調整網路

334後驗機率計算

34實驗結果

341數據集

342準確性研究

343案例研究

第二部分基於元路徑的相似性搜尋和挖掘

第4章基於元路徑的相似性搜尋

41概述

42PathSim：基於元路徑的相似性度量

421網路模式和元路徑

422基於元路徑的相似性框架

423PathSim：全新的相似性度量

43單一元路徑的線上查詢處理

431單一元路徑的連線

432基準算法

433基於共同聚類的剪枝

44多重元路徑的組合

45實驗結果

451有效性

452效率對比

453Flickr網路的案例研究

第5章基於元路徑的關係預測

51概述

52基於元路徑的關係預測框架

521基於元路徑的拓撲特徵空間

522監督式關係預測框架

53合著關係預測

531合著關係預測模型

532實驗結果

54帶時間的關係預測

541面向作者引用關係預測的基於元路徑的拓撲特徵

542關係建立時間預測模型

543實驗結果

第三部分關係強度感知挖掘

第6章不完全屬性的關係強度感知聚類

61概述

62關係強度感知聚類的問題定義

63聚類框架

631模型綜述

632屬性生成建模

633結構一致性建模

634統一模型

64聚類算法

641聚類最佳化

642連結類型強度學習

643整合：GenClus算法

65實驗結果

651數據集

652有效性研究

第7章通過元路徑選擇的用戶引導聚類

71概述

72用戶引導聚類的元路徑選擇問題

721元路徑選擇問題

722用戶引導的聚類

723問題定義

73機率模型

731關係生成建模

732用戶引導建模

733對元路徑選擇的質量權重建模

734統一模型

74學習算法

741給定元路徑權重最佳化聚類結果

742給定聚類結果最佳化元路徑權重

743PathSelClus算法

75實驗結果

751數據集

752有效性研究

753元路徑權重的案例研究

76討論

第8章研究前沿

參考文獻

作者簡介

YizhouSun（孫藝洲）擁有伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機系博士學位，師從著名數據挖掘科學家JiaweiHan（韓家煒）教授。目前是西北大學計算機和信息科學學院副教授。

JiaweiHan（韓家煒）伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學系Bliss教授。由於在數據挖掘和資料庫系統領域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和獎勵，其中包括2004年ACMSIGKDD頒發的佳創新獎，2005年IEEEComputerSociety頒發的技術成就獎，2009年IEEE頒發的W.WallaceMcDowell獎。他是ACM和IEEE會士。