书籍简介:

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。

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书籍详细信息
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	9787306061461 如需购买下载《在线社交网络挖掘典型问题研究》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
出版地	广州	出版单位	中山大学出版社
版次	1版	印次	1
定价(元)	30.0	语种	简体中文
尺寸	26 × 19	装帧	平装
页数		印数

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书籍信息归属:

在线社交网络挖掘典型问题研究是中山大学出版社于2017.8出版的中图分类号为 TP393.4 的主题关于互联网络－数据处理－研究的书籍。