注冊 | 登錄讀書好,好讀書,讀好書!
讀書網(wǎng)-DuShu.com
當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)無線電電子學(xué)、電信技術(shù)最優(yōu)化視角下復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)挖掘模型與決策方法

最優(yōu)化視角下復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)挖掘模型與決策方法

最優(yōu)化視角下復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)挖掘模型與決策方法

定 價:¥49.00

作 者: 江成 著
出版社: 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787563832774 出版時間: 2021-10-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  《優(yōu)化視角下復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)挖掘模型與決策方法》立足于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點層面、鏈路層面和整個網(wǎng)絡(luò)層面多個視角,對無向網(wǎng)絡(luò)、有向網(wǎng)絡(luò)、無權(quán)網(wǎng)絡(luò)、有權(quán)網(wǎng)絡(luò)、靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)網(wǎng)絡(luò)針對性分析,建立用于網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點群組挖掘、鏈路預(yù)測,以及網(wǎng)絡(luò)分類和動態(tài)演化模型和算法,并結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)、通訊網(wǎng)絡(luò)和犯罪組織網(wǎng)絡(luò)等真實案例進(jìn)行應(yīng)用分析,通過算例實證分析展現(xiàn)這些模型方法在實際管理中的決策支持作用。本書不僅能夠豐富微觀層面復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的挖掘模型和方法,而且在市場管理、輿情分析和應(yīng)急管理等領(lǐng)域中提供技術(shù)參考和理論依據(jù)。本書適用于管理科學(xué)與工程學(xué)科的科研工作者和研究生作為科研相關(guān)的參考書,也可用于管理類本科生和研究生方法導(dǎo)論課的討論教材。

作者簡介

  《優(yōu)化視角下復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)挖掘模型與決策方法》立足于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點層面、鏈路層面和整個網(wǎng)絡(luò)層面多個視角,對無向網(wǎng)絡(luò)、有向網(wǎng)絡(luò)、無權(quán)網(wǎng)絡(luò)、有權(quán)網(wǎng)絡(luò)、靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)網(wǎng)絡(luò)針對性分析,建立用于網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點群組挖掘、鏈路預(yù)測,以及網(wǎng)絡(luò)分類和動態(tài)演化模型和算法,并結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)、通訊網(wǎng)絡(luò)和犯罪組織網(wǎng)絡(luò)等真實案例進(jìn)行應(yīng)用分析,通過算例實證分析展現(xiàn)這些模型方法在實際管理中的決策支持作用。本書不僅能夠豐富微觀層面復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的挖掘模型和方法,而且在市場管理、輿情分析和應(yīng)急管理等領(lǐng)域中提供技術(shù)參考和理論依據(jù)。本書適用于管理科學(xué)與工程學(xué)科的科研工作者和研究生作為科研相關(guān)的參考書,也可用于管理類本科生和研究生方法導(dǎo)論課的討論教材。

圖書目錄

1緒論

11研究背景和意義


12國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及動態(tài)辨析


13本書的主要研究內(nèi)容和研究方法


14本書結(jié)構(gòu)安排




2復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本概念和表示方法

21復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的類型


22復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的表示方法


23復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計描述


24復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的開源數(shù)據(jù)集及繪制工具




3復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點群組挖掘模型和算法


31引言


32關(guān)鍵節(jié)點群組挖掘問題定義和方法簡述


33積極效應(yīng)下關(guān)鍵節(jié)點群組挖掘模型的提出


34消極效應(yīng)下關(guān)鍵節(jié)點群組挖掘模型的提出


35基于時間序列方法的動態(tài)挖掘模型的提出


36本章小結(jié)




4復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測挖掘模型和算法

41引言


42鏈路預(yù)測方法簡述


43節(jié)點間相似性評價指標(biāo)簡述


44基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)傳遞性的相似性度量方法


45基于貝葉斯似然概率的相似性度量方法


46基于多源信息融合的監(jiān)督隨機(jī)游走式鏈路預(yù)測方法


47算法設(shè)計與算例分析


48本章小結(jié)




5復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)整圖的挖掘模型與決策方法

51引言


52圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)框架


53復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)整圖的分類方法


54基于多層并行圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類研究


55本章小結(jié)




6結(jié)論與展望

61研究成果


62研究展望




參考文獻(xiàn)

本目錄推薦

掃描二維碼
Copyright ? 讀書網(wǎng) www.afriseller.com 2005-2020, All Rights Reserved.
鄂ICP備15019699號 鄂公網(wǎng)安備 42010302001612號