社交网络对齐

本书分为基础知识、社交网络对齐方法、社交网络对齐分析三部分，针对社交网络对齐中的用户对齐与社区对齐场景，系统地介绍了社交网络对齐关键技术体系及其应用。 在基础知识部分，定义了社交网络并进行建模，介绍后续方法中所涉及的GNN、图表示学习、知识图谱表示等。在社交网络方法部分，以模型建立、算法介绍、实验分析的逻辑，重点分析了五种社交网络对齐方法：静态的社交网络用户对齐方法、动态的社交网络用户对齐方法、基于无监督学习的社交网络用户对齐方法、基于迁移学习的社交网络用户对齐方法、基于双曲空间的社交网络社区对齐方法。在社交网络对齐分析部分，对用户推荐、社区发现、网络骗局、趋势分析等涉及实际社交网络对齐技术的应用进行案例分析，总结并展望了社交网络的未来发展趋势及待解决问题。

这是一本系统介绍社交网络对齐关键技术的学术专著，旨在为读者提供全面、深入和实用的社交网络对齐知识体系。本书主要分为三部分，第一部分为基础知识，定义了社交网络并进行建模，介绍后续方法中所涉及的GNN、图表示学习、知识图谱表示等。第二部分为社交网络对齐方法，以模型建立、算法介绍、实验分析的逻辑，重点分析了五种社交网络对齐方法：静态的社交网络用户对齐方法、动态的社交网络用户对齐方法、基于无监督学习的社交网络用户对齐方法、基于迁移学习的社交网络用户对齐方法、基于双曲空间的社交网络社区对齐方法。第三部分为社交网络对齐分析，对用户推荐、社区发现、网络骗局、趋势分析等涉及实际社交网络对齐技术的应用进行案例分析，总结并展望了社交网络的未来发展趋势及待解决问题。 在基础知识部分，作者详细介绍了社交网络图模型，包括有权图和无权图的概念，以及社交网络图模型在社交网络分析中的应用。同时，还深入探讨了图的经典算法，如深度优先搜索(DFS) 和广度优先搜索(BFS) ，以及图卷积神经网络(GCN) 等。 在社交网络对齐方法部分，作者详细介绍了五种社交网络对齐方法，包括基于矩阵分解的用户对齐方法，基于图神经网络