最优化视角下复杂网络挖掘模型与决策方法

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作者:
2021-10
ISBN: 9787563832774
定价: 49.00
分类: 工程技术
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  • 《优化视角下复杂网络挖掘模型与决策方法》立足于复杂网络理论,从网络节点层面、链路层面和整个网络层面多个视角,对无向网络、有向网络、无权网络、有权网络、静态网络和动态网络针对性分析,建立用于网络关键节点群组挖掘、链路预测,以及网络分类和动态演化模型和算法,并结合社交网络、通讯网络和犯罪组织网络等真实案例进行应用分析,通过算例实证分析展现这些模型方法在实际管理中的决策支持作用。本书不仅能够丰富微观层面复杂网络的挖掘模型和方法,而且在市场管理、舆情分析和应急管理等领域中提供技术参考和理论依据。本书适用于管理科学与工程学科的科研工作者和研究生作为科研相关的参考书,也可用于管理类本科生和研究生方法导论课的讨论教材。 

    《优化视角下复杂网络挖掘模型与决策方法》立足于复杂网络理论,从网络节点层面、链路层面和整个网络层面多个视角,对无向网络、有向网络、无权网络、有权网络、静态网络和动态网络针对性分析,建立用于网络关键节点群组挖掘、链路预测,以及网络分类和动态演化模型和算法,并结合社交网络、通讯网络和犯罪组织网络等真实案例进行应用分析,通过算例实证分析展现这些模型方法在实际管理中的决策支持作用。本书不仅能够丰富微观层面复杂网络的挖掘模型和方法,而且在市场管理、舆情分析和应急管理等领域中提供技术参考和理论依据。本书适用于管理科学与工程学科的科研工作者和研究生作为科研相关的参考书,也可用于管理类本科生和研究生方法导论课的讨论教材。 

    1绪论  

     
    11研究背景和意义  

     

     
    12国内外研究现状及动态辨析 

     

     
    13本书的主要研究内容和研究方法  

     

     
    14本书结构安排  

     

     

     

     
    2复杂网络的基本概念和表示方法  

     
    21复杂网络的类型  

     

     
    22复杂网络的表示方法  

     

     
    23复杂网络的统计描述  

     

     
    24复杂网络的开源数据集及绘制工具  

     

     

     

     
    3复杂网络的关键节点群组挖掘模型和算法  

     

     
    31引言  

     

     
    32关键节点群组挖掘问题定义和方法简述  

     

     
    33积极效应下关键节点群组挖掘模型的提出  

     

     
    34消极效应下关键节点群组挖掘模型的提出  

     

     
    35基于时间序列方法的动态挖掘模型的提出  

     

     
    36本章小结  

     

     

     

     
    4复杂网络的链路预测挖掘模型和算法  

     
    41引言  

     

     
    42链路预测方法简述  

     

     
    43节点间相似性评价指标简述  

     

     
    44基于网络拓扑结构传递性的相似性度量方法  

     

     
    45基于贝叶斯似然概率的相似性度量方法  

     

     
    46基于多源信息融合的监督随机游走式链路预测方法  

     

     
    47算法设计与算例分析  

     

     
    48本章小结  

     

     

     

     
    5复杂网络整图的挖掘模型与决策方法  

     
    51引言  

     

     
    52图神经网络学习框架  

     

     
    53复杂网络整图的分类方法  

     

     
    54基于多层并行图卷积神经网络的分类研究  

     

     
    55本章小结  

     

     

     

     
    6结论与展望  

     
    61研究成果  

     

     
    62研究展望  

     

     

     

     
    参考文献  

  • 内容简介:
    《优化视角下复杂网络挖掘模型与决策方法》立足于复杂网络理论,从网络节点层面、链路层面和整个网络层面多个视角,对无向网络、有向网络、无权网络、有权网络、静态网络和动态网络针对性分析,建立用于网络关键节点群组挖掘、链路预测,以及网络分类和动态演化模型和算法,并结合社交网络、通讯网络和犯罪组织网络等真实案例进行应用分析,通过算例实证分析展现这些模型方法在实际管理中的决策支持作用。本书不仅能够丰富微观层面复杂网络的挖掘模型和方法,而且在市场管理、舆情分析和应急管理等领域中提供技术参考和理论依据。本书适用于管理科学与工程学科的科研工作者和研究生作为科研相关的参考书,也可用于管理类本科生和研究生方法导论课的讨论教材。 

  • 作者简介:
    《优化视角下复杂网络挖掘模型与决策方法》立足于复杂网络理论,从网络节点层面、链路层面和整个网络层面多个视角,对无向网络、有向网络、无权网络、有权网络、静态网络和动态网络针对性分析,建立用于网络关键节点群组挖掘、链路预测,以及网络分类和动态演化模型和算法,并结合社交网络、通讯网络和犯罪组织网络等真实案例进行应用分析,通过算例实证分析展现这些模型方法在实际管理中的决策支持作用。本书不仅能够丰富微观层面复杂网络的挖掘模型和方法,而且在市场管理、舆情分析和应急管理等领域中提供技术参考和理论依据。本书适用于管理科学与工程学科的科研工作者和研究生作为科研相关的参考书,也可用于管理类本科生和研究生方法导论课的讨论教材。 

  • 目录:
    1绪论  

     
    11研究背景和意义  

     

     
    12国内外研究现状及动态辨析 

     

     
    13本书的主要研究内容和研究方法  

     

     
    14本书结构安排  

     

     

     

     
    2复杂网络的基本概念和表示方法  

     
    21复杂网络的类型  

     

     
    22复杂网络的表示方法  

     

     
    23复杂网络的统计描述  

     

     
    24复杂网络的开源数据集及绘制工具  

     

     

     

     
    3复杂网络的关键节点群组挖掘模型和算法  

     

     
    31引言  

     

     
    32关键节点群组挖掘问题定义和方法简述  

     

     
    33积极效应下关键节点群组挖掘模型的提出  

     

     
    34消极效应下关键节点群组挖掘模型的提出  

     

     
    35基于时间序列方法的动态挖掘模型的提出  

     

     
    36本章小结  

     

     

     

     
    4复杂网络的链路预测挖掘模型和算法  

     
    41引言  

     

     
    42链路预测方法简述  

     

     
    43节点间相似性评价指标简述  

     

     
    44基于网络拓扑结构传递性的相似性度量方法  

     

     
    45基于贝叶斯似然概率的相似性度量方法  

     

     
    46基于多源信息融合的监督随机游走式链路预测方法  

     

     
    47算法设计与算例分析  

     

     
    48本章小结  

     

     

     

     
    5复杂网络整图的挖掘模型与决策方法  

     
    51引言  

     

     
    52图神经网络学习框架  

     

     
    53复杂网络整图的分类方法  

     

     
    54基于多层并行图卷积神经网络的分类研究  

     

     
    55本章小结  

     

     

     

     
    6结论与展望  

     
    61研究成果  

     

     
    62研究展望  

     

     

     

     
    参考文献  

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