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在线社交网络挖掘是目前数据挖掘领域的热门研究方向之一，相关问题的研究对于指导社会、经济以及安全等领域的决策具有重要作用。本书在对在线社交网络挖掘进行概述的基础上，对其中包含的用户分类、社区发现以及社会化推荐等三个典型问题进行了深入研究，分别提出了一种基于随机游走模型的用户分类方法、集成链接和属性信息的社区发现方法、融合社交网络信息的协同过滤推荐方法以及基于Hadoop的社会化推荐系统。本书对每一种方法的研究背景、关键理论以及实验分析等内容进行了详细介绍，并总结归纳了相关工作的研究价值。
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新编计算机专业重点课程辅导丛书：新编数据结构习题与解析 李春葆、喻丹丹、曾平 著 9787302306184 清华大 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《新编计算机专业重点课程辅导丛书：新编数据结构习题与解析》作者长期从事程序设计语言和数据结构课程的基础教学工作，《新编计算机专业重点课程辅导丛书：新编数据结构习题与解析》是在总结这些教学经验的基础上编写而成，全书分为12章，包括绪论、线性表、栈和队列、串、数组和稀疏矩阵、递归、树形结构、广义表、查找、内排序、外排序、文件，最后的两个附录给出几份试题和参考答案。 《新编计算机专业重点课程辅导丛书：新编数据结构习题与解析》强调数据结构中逻辑结构、存储结构和算法设计的层次思想，总结知识难点的求解方法，力求归纳各类算法设计的规律，并深人讨论递归算法的设计方法。 书中提供了大量例题，适合作为课程考试和研究生考试辅导用书，任课教师可以将其作为教学参考书使用，对于计算机专业的本科学
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