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内容简介:
本书以复杂网络的理论出发,并结合甲骨文拓片,首次构建了甲骨字网络,并对甲骨字网络的度分布、聚类系数、局部连接比率、模块度等特性进行分析,为预测未识甲骨字的语义提出了理论支持。在甲骨字网络之上,提出一种新的基于社团个数的网络分割算法、多尺度社团结构算法的应用、以及网络中的链路预测等内容。这算法的提出可以有效地运用到甲骨字网络中,进而预测未识甲骨字的语义,促进甲骨学的发展。
书籍目录:
第一章绪论
1.1复杂网络的定义
1.2网络的类型
1.3网络的计算机表示
1.3.1网络的邻接矩阵表示
1.3.2网络的邻接表表示
1.4复杂网络中的主要参数概述
1.5复杂网络及社团研究概况
1.6本书的组织结构
第二章甲骨字网络及其社团结构
2.1基于计算机技术的甲骨文研究现状
2.1.1甲骨文的输入和可视化
2.1.2甲骨文字识别
2.1.3甲骨文数据库构建
2.1.4甲骨文语义分析
2.1.5甲骨拓片缀合
2.1.6国际合作研究现状
2.1.7基于计算机技术的甲骨文研究存在的问题
2.2基于复杂网络方法的语言研究现状
2.2.1国外语言网络研究现状
2.2.2国内汉字语言网络研究现状
2.2.3复杂网络的方法预测未识甲骨字语义存在的挑战
2.3甲骨字网络的构建和特性分析
2.3.1甲骨字网络的构建
2.3.2甲骨字网络特性分析
2.3.3小结
2.4.未识甲骨字场景语义预测
2.4.1未识甲骨字的重要性
2.4.2未识甲骨字信息丰富度
2.4.3未识甲骨字的闭合性
2.4.4未识甲骨字场景语义预测
2.4.5小结
2.5甲骨字网络中的社团结构
2.5.1社团结构识别算法
2.5.2甲骨字网络中的社团分析
2.6未来工作
2.6.1基于关键构件的甲骨字构形网络
2.6.2甲骨字语境和构形网络融合
2.6.3基于网络局部拓扑目标函数的模块结构识别算法设计
第三章已知社团个数的网络分割算法
3.1网络中社团个数的预测方法
3.1.1非回溯矩阵方法
3.1.2优选似然方法
3.2已知社团个数的网络分割算法
3.2.1层次聚类
3.2.2ISIM结点相似性
3.2.3社团识别
3.2.4结果
3.3小结
第四章多尺度模块结构及其应用
4.1多尺度模块结构识别算法
4.1.1Stability方法
4.1.2基于改进模块度的多尺度方法
4.1.3基于映射方程(Map Equation)的多尺度方法
4.1.4基于结点距离的多尺度方法
4.1.5ISIMB多尺度方法
4.2不同多尺度方法的性能
4.3多尺度性在蛋白质多功能性上的应用
4.3.1多尺度模块结构和蛋白质功能的关系
4.3.2生物网络数据
4.3.3蛋白质多功能性的识别
4.4多尺度性在蛋白质结构上的应用
4.5小结
第五章基于新结点相似性的链路预测
5.1改进的ISIM结点相似性
5.2实验和结果
5.2.1实验数据
5.2.26种结点相似性指标
5.2.3评价指标
5.2.4实验结果
5.3小结
第六章总结和展望
6.1总结
6.2展望
作者介绍:
焦清局,2015年9月毕业于上海交通大学,获博士学位。现工作于安阳师范学院计算机与信息工程学院。研究方向为复杂网络理论及应用、模式识别和大数据。发表学术论文16篇,其中,SCI收录论文6篇;主持国家语委项目、河南省科技厅科技攻关项目、河南省高等学校重点科研项目等多项课题。
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- 网友 訾***晴: ( 2024-12-21 18:01:11 )
挺好的,书籍丰富
- 网友 通***蕊: ( 2024-12-26 16:07:07 )
五颗星、五颗星,大赞还觉得不错!~~
- 网友 芮***枫: ( 2025-01-08 10:13:01 )
有点意思的网站,赞一个真心好好好 哈哈
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不错,支持的格式很多
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差评,居然要收费!!!
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可以可以可以
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- 网友 冯***丽: ( 2024-12-30 05:30:20 )
卡的不行啊
- 网友 国***舒: ( 2024-12-25 17:25:39 )
中评,付点钱这里能找到就找到了,找不到别的地方也不一定能找到
- 网友 车***波: ( 2025-01-01 18:35:25 )
很好,下载出来的内容没有乱码。
- 网友 郗***兰: ( 2024-12-21 03:08:58 )
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- 网友 田***珊: ( 2024-12-31 09:49:06 )
可以就是有些书搜不到
- 网友 饶***丽: ( 2025-01-01 20:56:35 )
下载方式特简单,一直点就好了。
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:4分
主题深度:6分
文字风格:6分
语言运用:7分
文笔流畅:8分
思想传递:5分
知识深度:4分
知识广度:7分
实用性:3分
章节划分:8分
结构布局:8分
新颖与独特:6分
情感共鸣:8分
引人入胜:9分
现实相关:4分
沉浸感:4分
事实准确性:6分
文化贡献:8分