声明
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 面临的挑战
1.4 本文研究内容及贡献
1.5 章节安排
第2章 基于平均通勤时间的符号网络谱表示方法
2.1 引言
2.2 相关工作
2.3 算法基础
2.4 基于平均通勤时间的符号网络谱表示方法
2.5 算法有效性的理论分析
2.6 实验结果及分析
2.7 本章小结
第3章 基于二阶近邻随机游走的符号网络表示学习方法
3.1 引言
3.2 相关工作
3.3 模型与方法
3.4 实验结果及分析
3.5 本章小结
第4章 基于影响力传播元路径融合的异质网络表示学习方法
4.1 引言
4.2 相关工作
4.3 模型与方法
4.4 实验结果及分析
4.5 本章小结
第5章 多源信息融合的加权符号异质网络表示学习方法
5.1引言
5.2 相关工作
5.3 定义和符号
5.4 模型与方法
5.5 实验结果及分析
5.6 本章小节
第6章 总结与展望
6.1 主要工作
6.2 主要创新点
6.3 不足之处
6.4 未来研究展望
参考文献
攻读博士学位期间取得的成果及参与的课题
致谢
