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基于引用网络的关系圈挖掘

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-13页
    1.1 研究的背景和意义第10页
    1.2 课题研究现状第10-11页
    1.3 主要研究工作第11页
    1.4 本文结构安排第11-13页
第二章 理论知识第13-30页
    2.1 数据挖掘第13-15页
    2.2 数据预处理第15-17页
        2.2.1 数据清洗第16页
        2.2.2 数据集成第16页
        2.2.3 数据转换第16-17页
        2.2.4 数据规约第17页
    2.3 聚类分析第17-25页
    2.4 图的相关知识第25-28页
    2.5 复杂网络的相关知识第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第三章 论文引用关系网络的建立第30-35页
    3.1 学术论文结构第30页
    3.2 不同类型的引用关系介绍第30-32页
    3.3 论文引用关系网络第32-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 DBSCAN算法研究第35-46页
    4.1 常见的复杂网络社团发现算法第35-39页
        4.1.1 基于图分割的算法第35-36页
        4.1.2 基于层次聚类的算法第36-38页
        4.1.3 基于模块度优化的算法第38-39页
        4.1.4 基于标签传播的算法第39页
    4.2 DBSCAN算法第39-42页
    4.3 DBSCAN算法改进第42-45页
    4.4 本章小结第45-46页
第五章 NEW-DBSCAN算法在学术圈的应用第46-62页
    5.1 实验环境第46页
    5.2 DBSCAN算法和NEW-DBSCAN算法的比较第46-49页
        5.2.1 IRIS数据集第46-48页
        5.2.2 WINE数据集第48-49页
    5.3 NEW-DBSCAN算法在学术圈的应用第49-61页
        5.3.1 实验数据第49-50页
        5.3.2 实验数据处理第50-54页
        5.3.3 有效性评价指标第54-55页
        5.3.4 实验结果与讨论第55-61页
    5.4 本章小节第61-62页
第六章 总结和展望第62-64页
    6.1 论文总结第62页
    6.2 展望第62-64页
参考文献第64-67页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第67-68页
致谢第68-69页
答辩委员会对论文的评定意见第69页

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