單圖及群圖挖掘：原理、算法與應用

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預備知識3
131圖的基本定義4
132圖的數(shù)據(jù)結構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12
22問題描述13
221圖概要抽取的MDL準則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子圖標記18
233概要組裝19
234示例20
235計算復雜度20
24實證結果21
241定量分析22
242定性分析25
243可擴展性30
25討論31
26相關工作33
目錄第3章圖的推理35
31關聯(lián)推斷技術35
311RWR36
312SSL36
313BP37
314本節(jié)小結38
32FABP39
321推導41
322收斂性分析45
323算法46
33擴展到多個類47
34實證結果49
341準確度49
342收斂性50
343魯棒性51
344可擴展性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)結構61
422標注候選靜態(tài)結構61
423組裝候選時序結構62
424概要合成63
43實證結果64
431定量分析65
432定性分析66
433可擴展性68
44相關工作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信念傳播的應用72
514相似性度量的預期性質(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可擴展性84
54實證結果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可擴展性94
544魯棒性94
55應用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恢復連接組的對應關系99
56相關工作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實證結果114
641BIG-ALIGN的準確度和運行時間115
642UNI-ALIGN的準確度和運行時間118
65討論119
66相關工作119
第7章結論與進一步的研究問題121
參考文獻123