矩陣分解學(xué)習(xí)及其網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法

1 緒論
1．1 引言
1．2 本書主要內(nèi)容
1．3 本書結(jié)構(gòu)安排
2 社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法
2．1 傳統(tǒng)方法
2．2 分裂方法
2．3 基于模塊度的方法
2．4 統(tǒng)計(jì)推斷法
2．5 重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)
2．6 貝葉斯社區(qū)發(fā)現(xiàn)
2．7 本章小結(jié)
3 矩陣分解學(xué)習(xí)主要方法
3．1 PCA矩陣分解
3．2 ICA矩陣分解
3．3 SVD矩陣分解
3．4 vo矩陣分解
3．5 NMF非負(fù)矩陣分解
3．6 半監(jiān)督NMF分解
3．7 貝葉斯NMF分解
3．8 矩陣分解中的模式選擇
3．9 矩陣分解學(xué)習(xí)與社區(qū)發(fā)現(xiàn)
3．10 本章小結(jié)
4 基于半監(jiān)督矩陣分解的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法
4．1 半監(jiān)督對稱NMF方法
4．2 PCSNMF方法設(shè)計(jì)及算法推導(dǎo)
4．2．1 目標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)
4．2．2 對應(yīng)算法
4．2．3 計(jì)算復(fù)雜度分析
4．3 PCSNMF在社會網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)驗(yàn)與分析
4．3．1 主要數(shù)據(jù)集介紹
4．3．2 主要評價(jià)指標(biāo)
4．3．3 驗(yàn)證確定社區(qū)數(shù)量
4．3．4 方法結(jié)果比較
4．4 本章小結(jié)
……
5 基于貝葉斯矩陣分解的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法
6 矩陣分解學(xué)習(xí)社區(qū)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用研究
7 總結(jié)及展望
參考文獻(xiàn)
索引