網(wǎng)絡(luò)科學(xué)是研究現(xiàn)實世界中諸多復(fù)雜系統(tǒng)的有力工具,其中節(jié)點表示復(fù)雜系統(tǒng)的對象或者實體,邊表示不同對象之間的關(guān)系。當前大部分工作僅針對由單一類型對象及其關(guān)系構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),然而現(xiàn)實世界中的許多復(fù)雜系統(tǒng)是由多種類型對象和多種類型關(guān)系構(gòu)成的。這種由不同類型對象及其關(guān)系構(gòu)成的信息網(wǎng)絡(luò)稱為異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)。本文主要圍繞異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中特定類型的對象團體形成問題展開,包括:（1）異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中同類型對象的相似性度量問題;（2）由專家、技能、項目構(gòu)成的異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中收益最大化團隊形成問題;（3）由用戶和活動構(gòu)成的異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中社會活動團體形成問題。解決上述三類問題的已有方法均存在一定的局限性。關(guān)于異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)上的相似性度量問題,已有度量方法依賴于用戶指定的元路徑或者元結(jié)構(gòu)。雖然指定元路徑或者元結(jié)構(gòu)可以為用戶提供個性化的服務(wù)（具有特定語義關(guān)系的相似性度量）,但也會導(dǎo)致所得到的相似性對輸入的不同元路徑或者元結(jié)構(gòu)較為敏感。此外,讓一個非本領(lǐng)域?qū)＜业挠脩糁付ㄔ窂交蛘咴Y(jié)構(gòu)是相對困難的。關(guān)于專家技能項目異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)上的收益最大化團隊形成問題,已有算法所形成的團隊可能包含冗余專家,而且它們無法為每個被選擇的項目指定具... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：156 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
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縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究進展與存在的科學(xué)問題
        1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 存在的問題
    1.3 本文貢獻與組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 本文貢獻
        1.3.2 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)概念介紹
    2.1 異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)
    2.2 網(wǎng)絡(luò)綱要與綱要結(jié)構(gòu)
第三章 基于層次綱要結(jié)構(gòu)的對象相似性度量
    3.1 引言
    3.2 基于分層元結(jié)構(gòu)的相似性度量
        3.2.1 分層元結(jié)構(gòu)
        3.2.2 SMSS的定義
        3.2.3 計算SMSS的算法
    3.3 基于循環(huán)元結(jié)構(gòu)的相似性度量
        3.3.1 循環(huán)元結(jié)構(gòu)的構(gòu)造過程
        3.3.2 循環(huán)元結(jié)構(gòu)的分解過程
        3.3.3 RMSS的定義
        3.3.4 計算RMSS的算法
    3.4 實驗評估
        3.4.1 評估準則
        3.4.2 數(shù)據(jù)集
        3.4.3 基準方法
        3.4.4 參數(shù)設(shè)置
        3.4.5 聚類質(zhì)量分析
        3.4.6 排序質(zhì)量分析
        3.4.7 敏感性分析
        3.4.8 時間效率分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 面向收益最大化的帶約束團隊形成算法
    4.1 引言
    4.2 問題描述
        4.2.1 問題描述
        4.2.2 問題難度分析
    4.3 CLUSTERHIRE問題及無冗余團隊形成算法
        4.3.1 相關(guān)定義
        4.3.2 消除冗余策略
        4.3.3 團隊增強策略
    4.4 IMPROVEDCH問題及其算法
        4.4.1 投票過程
        4.4.2 從技能到專家的映射
        4.4.3 生成團隊
    4.5 PARTCONSCH問題及其算法
        4.5.1 Project First算法
        4.5.2 ERA算法
    4.6 實驗評估
        4.6.1 數(shù)據(jù)集
        4.6.2 冗余性分析
        4.6.3 增強性分析
        4.6.4 負載分析
        4.6.5 有效性分析
        4.6.6 時間性能分析
    4.7 本章小結(jié)
第五章 提供多樣化選擇的社會活動團體形成算法
    5.1 引言
    5.2 問題描述
        5.2.1 整數(shù)規(guī)劃模型
    5.3 主觀和客觀偏好估計方法
        5.3.1 主觀偏好估計
        5.3.2 客觀偏好估計
    5.4 社會活動團體形成算法
        5.4.1 基于線性規(guī)劃的LP算法
        5.4.2 適當違反用戶容量軟約束的AFSAG算法
    5.5 實驗評估
        5.5.1 數(shù)據(jù)集
        5.5.2 用戶度分布
        5.5.3 收斂性分析
        5.5.4 時間效率分析
        5.5.5 用戶選擇多樣性分析
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻
致謝
作者簡介



本文編號：2984812