單圖及群圖挖掘：原理、算法與應(yīng)用

譯者序
原書前言
原書致謝
作者簡介
第1章緒論1
11概述1
12本書的架構(gòu)1
121第一部分：單圖挖掘1
122第二部分：群圖挖掘2
123源代碼和支撐材料3
13預(yù)備知識3
131圖的基本定義4
132圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)5
133線性代數(shù)基本概念6
134圖的主要特性7
14常用符號8
第一部分單圖挖掘
第2章靜態(tài)圖概要抽取11
21概述與動機(jī)12
22問題描述13
221圖概要抽取的MDL準(zhǔn)則14
222模型編碼15
223誤差編碼17
23VoG：基于詞匯表的圖概要抽取17
231子圖生成18
232子圖標(biāo)記18
233概要組裝19
234示例20
235計算復(fù)雜度20
24實證結(jié)果21
241定量分析22
242定性分析25
243可擴(kuò)展性30
25討論31
26相關(guān)工作33
目錄第3章圖的推理35
31關(guān)聯(lián)推斷技術(shù)35
311RWR36
312SSL36
313BP37
314本節(jié)小結(jié)38
32FABP39
321推導(dǎo)41
322收斂性分析45
323算法46
33擴(kuò)展到多個類47
34實證結(jié)果49
341準(zhǔn)確度49
342收斂性50
343魯棒性51
344可擴(kuò)展性51
第二部分群圖挖掘
第4章動態(tài)圖概要抽取55
41問題描述56
411動態(tài)圖概要抽取的MDL準(zhǔn)則58
412編碼模型58
413誤差編碼60
42TIMECRUNCH：基于詞匯表的動態(tài)圖概要抽取61
421生成候選靜態(tài)結(jié)構(gòu)61
422標(biāo)注候選靜態(tài)結(jié)構(gòu)61
423組裝候選時序結(jié)構(gòu)62
424概要合成63
43實證結(jié)果64
431定量分析65
432定性分析66
433可擴(kuò)展性68
44相關(guān)工作68
第5章圖的相似性70
51直覺71
511概述71
512節(jié)點親和度測量71
513信念傳播的應(yīng)用72
514相似性度量的預(yù)期性質(zhì)73
52DELTACON：“δ”連通性動態(tài)檢測73
521算法描述74
522快速計算74
523預(yù)期性質(zhì)77
53DELTACON-ATTR：節(jié)點和邊的歸因82
531算法描述82
532可擴(kuò)展性84
54實證結(jié)果84
541DELTACON與直覺的一致性84
542DELTACON-ATTR與直覺的一致性90
543可擴(kuò)展性94
544魯棒性94
55應(yīng)用96
551Enron數(shù)據(jù)集實證分析97
552大腦連通圖聚類98
553恢復(fù)連接組的對應(yīng)關(guān)系99
56相關(guān)工作101
第6章圖的對齊104
61問題的形式化描述105
62BIG-ALIGN：二分圖的對齊106
621數(shù)學(xué)形式化表示106
622具體問題的優(yōu)化108
623算法描述112
63UNI-ALIGN：二分圖對齊算法在單分圖上的推廣113
64實證結(jié)果114
641BIG-ALIGN的準(zhǔn)確度和運行時間115
642UNI-ALIGN的準(zhǔn)確度和運行時間118
65討論119
66相關(guān)工作119
第7章結(jié)論與進(jìn)一步的研究問題121
參考文獻(xiàn)123