在线社交网络挖掘典型问题研究
图书信息
书名：在线社交网络挖掘典型问题研究作者：贺超波,汤庸
包装：平装
开本：16
页数：114页
全文字数：200000
出版社：中山大学出版社
出版时间：2017-08-01
图书简介
在线社交网络挖掘是一门炙手可热的研究领域，近年来得到了广泛关注和研究。本书集中介绍了其中三个典型问题：用户分类、社区发现，以及社会化推荐。其中，针对用户分类，本书提出了一种基于随机游走模型的方法，通过对用户行为模式的分析，对社区进行了细致的划分。在社区发现方面，本书提出了一种集成链接和属性信息的方法，通过数据挖掘技术，发现了社交网络具有的结构性特征和内在联系。最后，在社会化推荐方面，本书提出了一种融合社交网络信息的协同过滤方法，并基于Hadoop构建了一个社会化推荐系统。每一种方法都进行了详细介绍和实验分析。本书不仅适合作为数据挖掘领域的研究指南，还可作为社交网络研究的参考书。
推荐理由
数据挖掘一直是计算机领域的研究热点，而在线社交网络挖掘更是近几年的热门话题。本书涵盖了在线社交网络挖掘的多个方面，介绍了该领域中的三个典型问题：用户分类、社区发现，以及社会化推荐。本书讲解了各种方法的理论背景、技术原理和实验结果，这对于那些在相关领域工作的研究者来说是非常有价值的。推荐这本书，因为它对在线社交网络挖掘进行了深入和系统的研究，对于该领域的学术研究和实际应用都具有重要意义。
