異質信息網絡分析與應用

前言
第1章 引言 1
1.1 基本概念和定義 1
1.2 與相關概念的比較 4
1.3 異質信息網絡示例數據集 5
1.4 為什么要進行異質信息網絡分析 8
參考文獻 9
第2章 研究進展綜述 13
2.1 相似性搜索 13
2.2 聚類 14
2.3 分類 16
2.4 排名 17
2.5 鏈接預測 19
2.6 推薦 20
2.7 信息融合 21
2.8 其他應用 22
參考文獻 23
第3章 異質對象的相關性度量 29
3.1 HeteSim：一種統一且對稱的相關性度量方法 29
3.1.1 概述 29
3.1.2 HeteSim 度量 31
3.1.3 實驗 38
3.1.4 快速計算策略及實驗 45
3.2 HeteSim 的擴展 49
3.2.1 概述 49
3.2.2 AvgSim：一種新的度量方法 50
3.2.3 AvgSim 的并行化 51
3.2.4 實驗 52
3.3 結論 55
參考文獻 56
第4章 基于路徑的排名和聚類 57
4.1 基于元路徑的排名 57
4.1.1 概述 57
4.1.2 HRank 方法 59
4.1.3 實驗 65
4.2 基于排名的聚類 75
4.2.1 概述 75
4.2.2 問題定義 77
4.2.3 HeProjI 算法 80
4.2.4 實驗 86
4.3 結論 90
參考文獻 91
第5章 基于異質信息網絡的推薦 93
5.1 基于語義路徑的推薦 93
5.1.1 概述 93
5.1.2 基于異質網絡的推薦框架 95
5.1.3 SemRec 算法 99
5.1.4 實驗 104
5.2 基于矩陣分解的推薦 111
5.2.1 概述 111
5.2.2 SimMF 算法 112
5.2.3 實驗 117
5.3 利用異質信息的社交推薦 123
5.3.1 概述 123
5.3.2 DSR算法 124
5.3.3 實驗 128
5.4 結論 131
參考文獻 132
第6章 異質社交網絡上的融合學習 135
6.1 網絡對齊 135
6.1.1 概述 135
6.1.2 術語定義與社交元路徑 136
6.1.3 跨網絡對齊 139
6.1.4 實驗 141
6.2 跨對齊網絡的鏈接傳輸 145
6.2.1 概述 146
6.2.2 跨網絡鏈接預測 146
6.2.3 實驗 150
6.3 協同網絡社區(qū)檢測 158
6.3.1 概述 158
6.3.2 跨網絡社區(qū)檢測 158
6.3.3 實驗 161
6.4 結論 168
參考文獻 169
第7章 模式豐富的異質網絡挖掘 171
7.1 模式豐富的異質網絡中的鏈接預測 171
7.1.1 概述 171
7.1.2 LiPaP 算法 173
7.1.3 實驗 177
7.2 知識圖譜中基于元路徑的實體集擴展 180
7.2.1 概述 180
7.2.2 MP_ESE 算法 181
7.2.3 實驗 185
7.3 結論 188
參考文獻 188
第8章 基于異質網絡的原型系統 191
8.1 語義推薦系統 191
8.1.1 概述 191
8.1.2 系統結構 193
8.1.3 系統實現 194
8.1.4 系統演示 197
8.2 可解釋的推薦系統 198
8.2.1 概述 198
8.2.2 基于異質網絡的推薦 199
8.2.3 系統框架 201
8.2.4 系統演示 202
8.3 其他基于異質網絡的原型系統 204
8.4 結論 205
參考文獻 205
第9章 未來的研究方向 207
9.1 更復雜的網絡構建 207
9.2 更強大的挖掘方法 208
9.2.1 網絡結構 208
9.2.2 語義挖掘 209
9.3 更龐大的網絡數據 211
9.4 更多的應用領域 212
參考文獻 213