MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：38
- 题名/责任者:
- 在线社交网络挖掘典型问题研究/贺超波, 汤庸著
- 出版发行项:
- 广州:中山大学出版社,2017.8
- ISBN及定价:
- 978-7-306-06146-1/CNY30.00
- 载体形态项:
- 114页;26cm
- 学科主题:
- 互联网络－数据处理－研究
- 中图法分类号:
- TP393.4
- 提要文摘附注:
- 在线社交网络挖掘是目前数据挖掘领域的热门研究方向之一，相关问题的研究对于指导社会、经济以及安全等领域的决策具有重要作用。本书在对在线社交网络挖掘进行概述的基础上，对其中包含的用户分类、社区发现以及社会化推荐等三个典型问题进行了深入研究，分别提出了一种基于随机游走模型的用户分类方法、集成链接和属性信息的社区发现方法、融合社交网络信息的协同过滤推荐方法以及基于Hadoop的社会化推荐系统。本书对每一种方法的研究背景、关键理论以及实验分析等内容进行了详细介绍，并总结归纳了相关工作的研究价值。
- 使用对象附注:
- 网络数据处理人员及相关读者。
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