《单图及群图挖掘:原理.算法与应用》[美]达奈・库特拉（DanaiKout | PDF下载|ePub下载

译者序
原书前言
原书致谢
作者简介
第1章绪论1
1��1概述1
1��2本书的架构1
1��2��1**部分：单图挖掘1
1��2��2第二部分：群图挖掘2
1��2��3源代码和支撑材料3
1��3预备知识3
1��3��1图的基本定义4
1��3��2图的数据结构5
1��3��3线性代数基本概念6
1��3��4图的主要特性7
1��4常用符号8
**部分单图挖掘
第2章静态图概要抽取11
2��1概述与动机12
2��2问题描述13
2��2��1图概要抽取的MDL准则14
2��2��2模型编码15
2��2��3误差编码17
2��3VoG：基于词汇表的图概要抽取17
2��3��1子图生成18
2��3��2子图标记18
2��3��3概要组装19
2��3��4示例20
2��3��5计算复杂度20
2��4实证结果21
2��4��1定量分析22
2��4��2定性分析25
2��4��3可扩展性30
2��5讨论31
2��6相关工作33
目录第3章图的推理35
3��1关联推断技术35
3��1��1RWR36
3��1��2SSL36
3��1��3BP37
3��1��4本节小结38
3��2FABP39
3��2��1推导41
3��2��2收敛性分析45
3��2��3算法46
3��3扩展到多个类47
3��4实证结果49
3��4��1准确度49
3��4��2收敛性50
3��4��3鲁棒性51
3��4��4可扩展性51
第二部分群图挖掘
第4章动态图概要抽取55
4��1问题描述56
4��1��1动态图概要抽取的MDL准则58
4��1��2编码模型58
4��1��3误差编码60
4��2TIMECRUNCH：基于词汇表的动态图概要抽取61
4��2��1生成候选静态结构61
4��2��2标注候选静态结构61
4��2��3组装候选时序结构62
4��2��4概要合成63
4��3实证结果64
4��3��1定量分析65
4��3��2定性分析66
4��3��3可扩展性68
4��4相关工作68
第5章图的相似性70
5��1直觉71
5��1��1概述71
5��1��2节点亲和度测量71
5��1��3信念传播的应用72
5��1��4相似性度量的预期性质73
5��2DELTACON：“δ”连通性动态检测73
5��2��1算法描述74
5��2��2快速计算74
5��2��3预期性质77
5��3DELTACON-ATTR：节点和边的归因82
5��3��1算法描述82
5��3��2可扩展性84
5��4实证结果84
5��4��1DELTACON与直觉的一致性84
5��4��2DELTACON-ATTR与直觉的一致性90
5��4��3可扩展性94
5��4��4鲁棒性94
5��5应用96
5��5��1Enron数据集实证分析97
5��5��2大脑连通图聚类98
5��5��3恢复连接组的对应关系99
5��6相关工作101
第6章图的对齐104
6��1问题的形式化描述105
6��2BIG-ALIGN：二分图的对齐106
6��2��1数学形式化表示106
6��2��2具体问题的优化108
6��2��3算法描述112
6��3UNI-ALIGN：二分图对齐算法在单分图上的推广113
6��4实证结果114
6��4��1BIG-ALIGN的准确度和运行时间115
6��4��2UNI-ALIGN的准确度和运行时间118
6��5讨论119
6��6相关工作119
第7章结论与进一步的研究问题121
参考文献123