异构信息网络表示学习方法研究

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的主要工作

1.4 本文的组织结构

第二章 相关理论及定义

2.1 异构信息网络

2.2 网络表示学习

2.3 数据挖掘技术

2.4 生成对抗网络

2.5 深度学习

2.6 本章小结

第三章 一种融合二阶语义信息的异构信息网络表示学习方法

3.1 问题描述

3.2 模型设计与描述

3.2.1 问题定义

3.2.2 模型框架描述

3.2.3 算法描述

3.3 实验与结果分析

3.3.1 实验数据集

3.3.2 对比方法及默认参数

3.3.3 评估指标

3.3.4 节点分类结果与分析

3.3.5 链接预测结果与分析

3.4 本章小结

第四章 一种融合节点分布信息的异构信息网络表示学习方法

4.1 问题描述

4.2 模型设计与描述

4.2.1 问题定义

4.2.2 模型框架描述

4.2.3 算法描述

4.3 实验与结果分析

4.3.1 实验数据集

4.3.2 对比方法及默认参数

4.3.3 评估指标

4.3.4 节点分类结果与分析

4.3.5 链接预测结果与分析

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 本文总结

5.2 未来展望

致谢

参考文献

附录

A 作者在硕士研究生期间参加的科研项目及成果

（一）参加的科研项目

（二）发表的论文

B 图目录

C 表目录

声明