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特异群组挖掘 - 熊贇，朱扬勇
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第2章　为什么需要特异群组挖掘

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2024-04-30 09:51:27
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 《国之重器出版工程》编辑委员会
  • 《学术中国·大数据》丛书编辑委员会
  • 丛书总序
  • 前言
  • 第1章　绪论
    • 1.1　大数据
    • 1.2　大数据挖掘
    • 1.3　特异群组挖掘任务
    • 1.4　小结
    • 参考文献
  • 第2章　为什么需要特异群组挖掘
    • 2.1　聚类
    • 2.2　异常检测
    • 2.3　图数据上的异常挖掘
    • 2.4　特异群组挖掘
    • 2.5　特异群组挖掘与其他任务间的关系
    • 2.6　小结
    • 参考文献
  • 第3章　特异群组挖掘的应用
    • 3.1　证券市场操纵行为挖掘
    • 3.2　医疗保险中的保费欺诈行为挖掘
    • 3.3　有组织犯罪行为挖掘
    • 3.4　金融风控中团伙欺诈检测
    • 3.5　生命科学研究中的特异群组挖掘
    • 3.6　流行病学调查中的密切接触者发现
    • 3.7　其他应用场景
    • 3.8　小结
    • 参考文献
  • 第4章　特异群组挖掘原理与框架
    • 4.1　特异群组挖掘形式化描述
    • 4.2　特异群组挖掘框架算法
    • 4.3　实验与结果分析
    • 4.4　特异群组挖掘应用步骤
    • 4.5　小结
    • 参考文献
  • 第5章　相似性与相似性连接
    • 5.1　相似性
    • 5.2　相似性连接
    • 5.3　相似性搜索中的索引结构
    • 5.4　异质网络上的自相似性连接
    • 5.5　实验与结果分析
    • 5.6　小结
    • 参考文献
  • 第6章　无监督的复杂行为数据表示学习
    • 6.1　行为数据
    • 6.2　表示学习
    • 6.3　基于交互图嵌入的复杂行为数据表示学习
    • 6.4　实验与结果分析
    • 6.5　IGE算法在证券投资行为分析中的应用
    • 6.6　小结
    • 参考文献
  • 第7章　半监督的复杂行为数据表示学习
    • 7.1　图半监督学习
    • 7.2　问题定义
    • 7.3　算法模型
    • 7.4　实验与结果分析
    • 7.5　小结
    • 参考文献
  • 第8章　半监督群组检测
    • 8.1　群组检测
    • 8.2　问题定义
    • 8.3　算法模型
    • 8.4　实验与结果分析
    • 8.5　小结
    • 参考文献
  • 第9章　增量复杂行为数据特征分析
    • 9.1　问题定义
    • 9.2　增量复杂行为数据特征表示算法
    • 9.3　方法应用与实验分析：游资账户识别
    • 9.4　小结
    • 参考文献
  • 第10章　面向动态图的节点表示学习
    • 10.1　动态网络节点嵌入
    • 10.2　问题定义
    • 10.3　DynGraphGAN算法
    • 10.4　实验与结果分析
    • 10.5　小结
    • 参考文献
  • 第11章　多源网络对齐
    • 11.1　多源数据网络
    • 11.2　问题定义
    • 11.3　HGANE算法
    • 11.4　实验与结果分析
    • 11.5　小结
    • 参考文献
  • 第12章　总结与展望
    • 12.1　总结
    • 12.2　展望
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