知識(shí)系統(tǒng)和電子商務(wù)中的網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用研究

總序
前言
第一章 緒論
    1.1 問(wèn)題的研究背景和意義
    1.2 知識(shí)網(wǎng)絡(luò)研究綜述
    1.3 個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究進(jìn)展
    1.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究綜述
    1.5 本書(shū)的主要工作
第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化模型研究
    2.1 多步連接的無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)增長(zhǎng)模型
    2.2 正負(fù)匹配度可調(diào)的增長(zhǎng)無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)模型
    2.3 自學(xué)習(xí)雙向選擇加權(quán)網(wǎng)絡(luò)演化模型
    2.4 帶有平均距離和平均度約束的無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)演化模型
    2.5 有向網(wǎng)絡(luò)中出度與入度之間的關(guān)系
第三章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)優(yōu)化
    3.1 優(yōu)化無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)的魯棒性
    3.2 優(yōu)化無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)同步能力
    3.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淞颗c同步能力的關(guān)系
    3.4 無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)上的定向傳播行為研究
    3.5 二維格子上的意見(jiàn)傳播
第四章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在某知識(shí)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的應(yīng)用
    4.1 項(xiàng)目文本關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析
    4.2 項(xiàng)目文本關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)分析
    4.3 項(xiàng)目關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的宏觀知識(shí)挖掘
    4.4 基于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的一種中文文本聚類(lèi)算法
    4.5 基于公共鄰居的快速網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)算法
    4.6 領(lǐng)域知識(shí)的中觀層次分析
    4.7 類(lèi)模型網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)分析
第五章 個(gè)性化推薦中用戶(hù)喜好的影響
    5.1 引言
    5.2 基于物質(zhì)擴(kuò)散的個(gè)性化推薦
    5.3 考慮用戶(hù)喜好影響的改進(jìn)算法
    5.4 數(shù)值模擬結(jié)構(gòu)
    5.5 小結(jié)
第六章 二部分網(wǎng)絡(luò)關(guān)于個(gè)性化推薦的高階相關(guān)性的影響
    6.1 引言
    6.2 問(wèn)題刻畫(huà)和表現(xiàn)指標(biāo)
    6.3 基于擴(kuò)散過(guò)程的改進(jìn)協(xié)同過(guò)濾算法
    6.4 MCF算法的數(shù)值結(jié)果
    6.5 改進(jìn)的算法
    6.6 結(jié)論
第七章 基于熱傳導(dǎo)的改進(jìn)協(xié)同過(guò)濾算法
    7.1 算法介紹
    7.2 數(shù)值結(jié)果
    7.3 修正的算法
    7.4 結(jié)論
第八章 總結(jié)與展望
    8.1 總結(jié)
    8.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 作者科研工作簡(jiǎn)歷
附錄2 研究成果及發(fā)表的論文
致謝
作者簡(jiǎn)介