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基于网络表示学习的社交网络分类系统
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-24页
    1.1 研究背景及意义第16-18页
        1.1.1 研究背景第16页
        1.1.2 隐私风险第16-17页
        1.1.3 研究意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状第18-20页
    1.3 研究内容及技术路线第20-22页
    1.4 论文结构安排第22-24页
第二章 基础算法第24-40页
    2.1 Word2vec第24-31页
        2.1.1 Word2vec简介第24-25页
        2.1.2 Skip-gram模型第25-28页
        2.1.3 Hierarchical Softmax技术第28-31页
    2.2 Deepwalk第31-32页
        2.2.1 Deepwalk简介第31页
        2.2.2 随机游走第31-32页
    2.3 Node2vec第32-34页
        2.3.1 Node2vec简介第32页
        2.3.2 BFS和DFS第32-33页
        2.3.3 二阶随机游走第33-34页
    2.4 K-means聚类算法第34-36页
    2.5 PCA降维算法第36-38页
    2.6 本章小结第38-40页
第三章 亲密度量化模型第40-56页
    3.1 在线社交网络用户的相关分析第40-44页
        3.1.1 在线社交网络第40-41页
        3.1.2 微信用户行为分析第41-43页
        3.1.3 微信用户分类思路第43-44页
    3.2 亲密度量化第44-52页
        3.2.1 亲密度关系分级第44-45页
        3.2.2 构建SVM模型第45-48页
        3.2.3 亲密度分级效果评估第48-50页
        3.2.4 亲密度关系量化第50-52页
    3.3 朋友圈数据获取方法第52页
    3.4 构造好友关系权值列表第52-54页
    3.5 本章小结第54-56页
第四章 好友分类系统第56-74页
    4.1 二阶随机游走第56-60页
        4.1.1 应用二阶随机游走的目的第57页
        4.1.2 返回参数和方向参数的选择第57-59页
        4.1.3 离散采样方式第59-60页
    4.2 获取好友的词向量表示第60-64页
        4.2.1 Word2vec算法应用场景第60-61页
        4.2.2 选择词向量训练模型第61-63页
        4.2.3 词向量表示形式第63-64页
    4.3 词向量分类第64-69页
        4.3.1 手肘法第65-67页
        4.3.2 轮廓系数法第67-69页
    4.4 实验结果评估第69-72页
        4.4.1 可视化模块第69-70页
        4.4.2 分类精度定义第70页
        4.4.3 误差补偿方式第70-72页
    4.5 本章小结第72-74页
第五章 总结与展望第74-76页
    5.1 总结第74页
    5.2 展望第74-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-82页
作者简介第82-83页

 
 
论文编号BS4338249,这篇论文共83
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