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