单图及群图挖掘：原理、算法与应用

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第一部分：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

第一部分单图挖掘

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