书末单元精校翻译：索引

索引（Index）

• belief propagation（信念传播） — 163
• Bernoulli random graph（伯努利随机图） — 18
• block model（分块模型） — 34
• degree-corrected stochastic（度校正随机） — 37
• geometric（几何） — 40
• Poisson degree-corrected（泊松度校正） — 38
• popularity adjusted（受欢迎度调整） — 39
• soft geometric（软几何） — 39
• stochastic（随机） — 34, 97
• centrality（中心性）
• adjacency spectral（邻接谱） — 47
• closeness（接近中心性） — 46
• harmonic（调和中心性） — 46
• HITS（HITS） — 52
• hitting time（首中时间，亦称首达时间） — 53
• Katz’s index（Katz 指数） — 52
• node degree（节点度） — 46
• Page Rank（Page Rank） — 48
• random walk（随机游走） — 48
• clustering coefficient（聚类系数） — 9
• community detection（社区检测） — 13, 66
• bayesian（贝叶斯） — 87
• component（分量）
• connected（连通） — 8, 187
• giant（巨分量） — 21, 22
• configuration model（配置模型） — 26
• connectivity（连通性） — 8
• continuous relaxation（连续松弛） — 70, 95, 130
• dangling tree（悬垂树，即附着于图主体的树状分支） — 76
• degree distribution（度分布） — 10
• heavy tailed（重尾） — 10
• distance（距离）
• Hamming（汉明） — 97
• Hellinger（海林格） — 99
• edge（边） — 1, 186
• freshly appearing（新出现） — 154
• persistent（持久） — 154
• Erdős-Rényi model（Erdős–Rényi 模型） — 11, 18
• estimator（估计量）
• consistent（一致） — 98
• maximum a posteriori（最大后验） — 92, 129
• maximum likelihood（最大似然） — 152
• strongly consistent（强一致） — 98
• Expectation-Maximization（期望最大化）
• Variational（变分） — 161
• exponential random graph（指数随机图） — 40
• graph（图） — 1, 186
• normalized cut（归一化割） — 72
• bisection problem（二分问题） — 68
• clustering（聚类） — 66
• cut（割） — 69
• derivative（导数） — 195
• gradient（梯度） — 195
• Laplacian（拉普拉斯） — 196
• ratio-cut（比率割） — 72
• Graph Neural Networks（图神经网络） — 139
• heat equation（热方程） — 114
• inequality（不等式）
• Chebyshev’s（切比雪夫） — 185
• Hoeffding’s（霍夫丁） — 186
• Markov’s（马尔可夫） — 184
• interaction kernel（相互作用核） — 142
• interaction structure（相互作用结构） — 141
• k-means（k-means） — 73
• label propagation（标签传播） — 110, 112
• sparse（稀疏） — 127, 128
• label spreading（标签扩散） — 115
• Laplacian（拉普拉斯）
• generalized（广义） — 116
• normalized（归一化） — 188
• Page-Rank（Page-Rank） — 188
• standard（标准） — 188
• Laplacian regularization（拉普拉斯正则化） — 126
• Louvain algorithm（Louvain 算法） — 84
• Markov（马尔可夫）
• interactions（相互作用） — 142
• membership structure（成员结构） — 143
• mean-field model（平均场模型） — 101
• membership structure（成员结构） — 141
• modularity（模块度） — 80
• regularised（正则化） — 94, 154
• moment method（矩方法）
• first（一阶） — 184
• second（二阶） — 185
• motif counting（网络模体计数） — 177
• node（节点） — 1, 186
• norm（范数）
• matrix（矩阵） — 192
• vector（向量） — 191
• online likelihood（在线似然） — 145
• oracle（标签信息源；计算机科学中常译“预言机”） — 109
• over-fitting（过拟合） — 87
• p1 model（p1 模型） — 41
• phase transition（相变） — 20
• Poisson learning（Poisson 学习） — 120, 122
• power-law（幂律） — 10
• preferential attachment（优先连接） — 28
• random geometric graph（随机几何图） — 32
• random walk（随机游走） — 113, 120
• recovery（恢复）
• almost exact（几乎精确） — 98, 135
• exact（精确） — 98
• regularization technique（正则化技术） — 78
• Rényi divergence（Rényi 散度） — 99
• sampling（抽样）
• chain-referral（链式转介） — 172
• Metropolis-Hastings（Metropolis–Hastings） — 173
• ratio with tours（Ratio with Tours 估计量；基于往返游程的比率估计量） — 176
• RDS with jumps（带跳跃的 RDS） — 174
• respondent-driven (RDS)（被访者驱动抽样（RDS）） — 173
• snowball（滚雪球） — 172
• semi definite programming（半定规划；原书索引拼作 semi definite） — 74
• semi-supervised learning（半监督学习） — 108
• small world（小世界） — 8
• sparsity（稀疏性） — 8
• spatially embedded random network（空间嵌入随机网络） — 32
• spectral clustering（谱聚类）
• constrained（约束） — 123, 126
• normalized（归一化） — 74
• standard（标准） — 69, 71
• temporal（时序） — 150, 156
• theorem（定理）
• Courant-Fisher（原书误拼；标准名 Courant–Fischer 极小极大定理） — 193
• spectral（谱） — 191
• transition rates（转移概率；原文章节标题作 rates） — 158
• Waxman model（Waxman 模型） — 32
• Zachary karate club（Zachary 空手道俱乐部） — 2