網(wǎng)絡(luò)科學(xué)與計(jì)算

第1章 網(wǎng)絡(luò)科學(xué)引言
1．1 網(wǎng)絡(luò)科學(xué)定義
1．2 無處不在的網(wǎng)絡(luò)
1．3 復(fù)雜性科學(xué)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
1．3．1 復(fù)雜性科學(xué)定義
1．3．2 復(fù)雜性科學(xué)的研究對(duì)象
1．3．3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的介紹
1．4 網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的發(fā)展
1．4．1 Konigsberg七橋問題
1．4．2 隨機(jī)圖理論
1．4．3 小世界實(shí)驗(yàn)
1．4．4 弱連接的強(qiáng)度
1．4．5 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的新紀(jì)元
1．5 網(wǎng)絡(luò)科學(xué)與計(jì)算
1．5．1 大數(shù)據(jù)時(shí)代下的圖計(jì)算
1．5．2 圖計(jì)算的特征
1．5．3 圖計(jì)算的挑戰(zhàn)
1．5．4 圖計(jì)算的應(yīng)用
習(xí)題
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第2章 網(wǎng)絡(luò)基本特征
2．1 靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)
2．1．1 網(wǎng)絡(luò)的表示
2．1．2 節(jié)點(diǎn)與邊的統(tǒng)計(jì)特征
2．1．3 節(jié)點(diǎn)的排序特征
2．1．4 子圖特征
2．1．5 全圖特征
2．2 經(jīng)典真實(shí)世界網(wǎng)絡(luò)
習(xí)題
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第3章 典型網(wǎng)絡(luò)模型
3．1 隨機(jī)圖模型
3．1．1 規(guī)則模型
3．1．2 隨機(jī)圖模型
3．1．3 模型拓?fù)湫再|(zhì)分析
3．2 小世界模型
3．2．1 WS小世界模型
3．2．2 NW小世界模型
3．2．3 模型拓?fù)湫再|(zhì)分析
3．3 無標(biāo)度模型
3．3．1 BA無標(biāo)度模型
3．3．2 Price模型
3．3．3 BA無標(biāo)度模型拓?fù)湫再|(zhì)分析
3．4 其他模型
3．4．1 自相似模型
3．4．2 局域世界演化模型
習(xí)題
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第4章 網(wǎng)絡(luò)過程模型
4．1 傳播模型
4．1．1 傳染病模型
4．1．2 均勻網(wǎng)絡(luò)的傳播臨界值分析
4．1．3 非均勻網(wǎng)絡(luò)的傳播臨界值分析
4．1．4 免疫控制策略
4．2 網(wǎng)絡(luò)同步
4．2．1 網(wǎng)絡(luò)同步的依據(jù)
4．2．2 網(wǎng)絡(luò)同步能力分析
習(xí)題
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第5章 網(wǎng)絡(luò)特征計(jì)算方法
5．1 基本特征計(jì)算
5．2 節(jié)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)特征計(jì)算
5．3 節(jié)點(diǎn)排序特征計(jì)算
5．3．1 接近中心性計(jì)算
5．3．2 介數(shù)中心性計(jì)算
5．3．3 PR值計(jì)算
5．3．4 權(quán)威值和樞紐值計(jì)算
5．4 子圖特征計(jì)算
5．4．1 連通分量與強(qiáng)連通分量
5．4．2 極大和最大完全子圖
5．4．3 模體
5．5 全圖特征計(jì)算
5．5．1 單源最短路徑
5．5．2 多源最短路徑
5．5．3 平均路徑長度和網(wǎng)絡(luò)直徑
5．5．4 網(wǎng)絡(luò)密度
5．5．5 聚集系數(shù)
5．5．6 同配系數(shù)
習(xí)題
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第6章 圖計(jì)算重要算法
6．1 社區(qū)發(fā)現(xiàn)
6．1．1 社區(qū)定義
6．1．2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
6．1．3 社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
6．1．4 社區(qū)發(fā)現(xiàn)趨勢
6．2 鏈路預(yù)測
6．2．1 鏈路預(yù)測介紹
6．2．2 基于相似性的鏈路預(yù)測算法
6．2．3 基于最大似然估計(jì)的鏈路預(yù)測算法
6．3 信息傳播
6．3．1 獨(dú)立級(jí)聯(lián)模型
6．3．2 線性閾值模型
6．4 面向圖的表示學(xué)習(xí)
6．4．1 圖表示學(xué)習(xí)的定義及目標(biāo)
6．4．2 圖表示學(xué)習(xí)的常用算法
習(xí)題
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第7章 圖計(jì)算框架
7．1 大數(shù)據(jù)計(jì)算框架
7．1．1 批處理框架
7．1．2 流計(jì)算框架
7．1．3 交互式分析框架
7．1．4 其他類型的框架
7．2 常用的圖計(jì)算框架
7．2．1 節(jié)點(diǎn)中心計(jì)算模型
7．2．2 邊中心計(jì)算模型
7．2．3 路徑中心計(jì)算模型
7．2．4 子圖中心計(jì)算模型
7．3 圖計(jì)算相關(guān)軟件
7．3．1 Pregel
7．3．2 Spark GraphX
7．3．3 GraphLab
7．3．4 XStream
7．3．5 GraphLab PowerGraph
7．3．6 PathGraph
7．3．7 Apache Giraph
7．3．8 GRAPE
7．3．9 Scalable Graph
7．3．1 0TurboGraph
習(xí)題
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第8章 大數(shù)據(jù)下的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算
8．1 GraphX特性
8．1．1 GraphX的優(yōu)勢
8．1．2 彈性分布式屬性圖
8．1．3 GraphX支持的處理方式
8．1．4 GraphX支持的存儲(chǔ)方式
8．2 用GraphX處理大規(guī)模圖
8．2．1 GraphX計(jì)算模式
8．2．2 內(nèi)置算法簡析
8．3 大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)挖掘平臺(tái)
8．3．1 平臺(tái)整體設(shè)計(jì)
8．3．2 網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)計(jì)算的并行化
8．3．3 社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法的并行化
8．3．4 平臺(tái)使用實(shí)例
8．4 Graph OLAM大規(guī)模多維網(wǎng)絡(luò)分析框架
8．4．1 路徑維度立方體模型
8．4．2 Graph OLAP簡介
8．4．3 基于路徑維度立方體的大規(guī)模多維網(wǎng)絡(luò)分析框架
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第9章 網(wǎng)絡(luò)科學(xué)應(yīng)用
9．1 在線社交網(wǎng)絡(luò)分析
9．1．1 虛擬社區(qū)發(fā)現(xiàn)
9．1．2 在線社交網(wǎng)絡(luò)影響力分析
9．1．3 信息傳播規(guī)律
9．2 知識(shí)圖譜
9．2．1 知識(shí)圖譜的定義與架構(gòu)
9．2．2 知識(shí)圖譜的構(gòu)建技術(shù)
9．2．3 知識(shí)圖譜的應(yīng)用
9．3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的魯棒性
9．4 社會(huì)計(jì)算
9．4．1 社會(huì)計(jì)算的興起與現(xiàn)狀
9．4．2 社會(huì)計(jì)算的研究領(lǐng)域
9．5 用戶畫像
9．6 應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)例
9．6．1 學(xué)者畫像系統(tǒng)
9．6．2 微博信息傳播可視化工具
9．6．3 知識(shí)圖譜搜索
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