当前位置: 100md首页 > 电子书籍 > 资料下载2021 > 未分类1
编号:49924
复杂网络数据模式挖掘与演化分析研究.pdf
http://www.100md.com 2020年2月3日
第1页
第9页
第15页
第26页
第34页

    参见附件(7519KB，119页)。

    复杂网络数据模式挖掘与演化分析研究，这是一本论文的籍，里面的内容讲述分析了网络数据的模式，作者在这里深入的剖析了数据结构分析，值得看看。

    本书的主要内容

    1.基于标记传播的网络结构模式整体检测分析算法

    2.面向最优网络分裂的节点中心性度量方法

    3.基于节点位置漂移模型的动态网络演化预测算法

    4.基于个体转发行为建模的在线社交网络信息传播演化预测方法

    此书的目录预览

    第一章 绪论

    第二章 网络结构检测分析研究

    第三章面向最优网络分裂的节点中心性研究

    第四章 基于链路预测的动态网络演化预测研究

    第五章 在线社交网络信息传播过程演化预测研究

    第六章 总结与展望

    部分绪论内容

    随着信息技术的迅猛发展，网络数据(Networked Data，ND)在社会经济生活的各个领域呈现出爆发式的增长。网络数据是指蕴含关联关系的、具有网络化组织结构的数据，也是数据资源的一种主要存在形式。网络数据将网络化的现实世界、人类社会映射到数据空间，从而通过对数据空间中数据资源的分析研究可以指导、促进现实世界的发展进步。当前，海量的网络数据要求人们开展相关的科学技术研究，认识和利用数据资源。网络数据的研究在社会安全、商业智能、智慧城市、科学研究等诸多领域都具有广阔的应用前景。复杂网络数据的研究与应用涉及多个学科的高度交叉，近年来引起了国内外工业界和学术界的极大关注，已经成为多个领域的前沿研究热点。

    网络数据的分析利用虽然得到了多个领域的重视，但是已有工作往往是基于各自学科、各自领域展开的。例如，基于医学视角研究传染病网络数据，基于生物学视角研究蛋白质交互网络数据，基于社会学视角研究社会关系网络数据。为了高质量、高效率的分析数据，网络数据的挖掘利用需要共性的数据处理理论和工具的支持。研究科学有效的网络数据处理理论和分析挖掘算法对于网络数据的广泛利用、对于社会经济各个领域的快速发展具有重大价值和深远意义。

    复杂网络数据模式挖掘与演化分析研究截图