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复杂网络建模与行为分析 版权信息
- ISBN:9787118133875
- 条形码:9787118133875 ; 978-7-118-13387-5
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
复杂网络建模与行为分析 内容简介
随着人工智能、大数据及自媒体的快速进步,复杂网络建模思想与行为分析理论与实践方法在人们生活、工作等方面得到了广泛的应用与发展,同时也催生出了各种对复杂网络的数学建模方法和分析技术。本书主要围绕复杂网络建模与行为分析展开,主要内容包括复杂网络统计特性、经典四种复杂网络模型、复杂网络影响力节点挖掘、复杂网络用户转发行为分析与预测、谣言传播行为分析、个性化推荐行为分析。本书可读性强,内容丰富,涉及计算机科学、数学、新闻与传播学、社会学、管理学等多个学科领域。本书可作为计算机科学与人工智能领等相关领域科研技术人员、工程师和高等院校师生的参考书,也可作为计算机类专业研究生教材。
复杂网络建模与行为分析 目录
第1章 复杂网络概述
11.1 复杂网络基本理论概述
11.1.1 复杂网络基本定义
11.1.2 复杂网络统计特性
21.1.3 拓扑结构属性
41.2复杂网络模型
51.2.1规则网络
51.2.2随机网络
61.2.3小世界网络
71.2.4无标度网络
81.3 本章小结
12参考文献:
第2章 基于网络结构的复杂网络影响力节点识别方法
152.1 相关研究工作
152.1.1 社区划分
152.1.2 优劣解距离法
162.2 基于网络结构和TOPSIS的影响力节点识别框架
182.2.1邻域覆盖策略
182.2.2基于K-shell和邻域覆盖的影响力节点识别框架
202.2.3基于社区和邻域覆盖的影响力节点识别框架
212.3 实验设置
222.3.1 数据集
222.3.2 性能指标
232.4 实验结果和分析
252.4.1 SIR模型和SI模型仿真分析
252.4.2 种子节点分散程度分析
302.5 本章小结32参考文献:
第3章 基于社区的复杂网络影响力*大化建模
343.1 问题分析和研究动机
343.1.1问题分析
343.1.2研究动机
353.2 相关研究工作
353.2.1 反向生成网络
353.2.2 图遍历算法
363.3 基于社区的反向生成网络影响力*大化框架
373.3.1 社区划分
383.3.2 候选节点集生成
383.3.3 选择影响力节点
413.4 实验设置
433.4.1 数据集
433.4.2 性能指标
443.4.3 基线算法
453.5 实验结果及分析
463.5.1 鲁棒性分析
463.5.2 传播规模分析
483.5.3 平均*短路径长度分析
503.6 本章小结51参考文献:51
第4章 基于图注意力的复杂网络影响力*大化模型
534.1 相关研究工作
534.1.1 图注意力网络
534.1.2 信息熵
544.2 影响力*大化模型IMGAT554.2.1 训练数据集
554.2.2 模型结构564.3实验结果及分析564.3.1 实验数据集
564.3.2 SIR模型分析574.3.3 *小种子节点集分析
584.4 本章总结60参考文献:60
第5章 基于时空注意力异构图卷积神经网络的用户转发预测行为分析
第6章 融合超图注意力机制与图卷积网络的用户转发行为906.1 问题描述
第7章 基于边学习的多特征融合谣言检测方法
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