基于结构相似度的动态网络可视化方法研究
摘要 | 第9-10页 |
ABSTRACT | 第10页 |
第一章 绪论 | 第11-25页 |
1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-20页 |
1.2.1 静态网络布局研究现状 | 第12-15页 |
1.2.2 网络社团划分研究现状 | 第15-16页 |
1.2.3 动态网络布局研究现状 | 第16-19页 |
1.2.4 研究现状总结 | 第19-20页 |
1.3 网络结构的相似度和变化的连续性 | 第20-22页 |
1.4 主要研究内容及创新点 | 第22-23页 |
1.5 论文的组织结构 | 第23-25页 |
第二章 时序动态网络任务分析和评价指标构建 | 第25-36页 |
2.1 基本假设和符号说明 | 第25-27页 |
2.2 网络可视化任务分析 | 第27-31页 |
2.2.1 动态网络特征分析 | 第27-30页 |
2.2.2 网络布局任务分析 | 第30-31页 |
2.3 网络布局的评价指标 | 第31-33页 |
2.3.1 网络静态布局代价 | 第31-32页 |
2.3.2 社团结构布局代价 | 第32页 |
2.3.3 节点移动距离指标 | 第32-33页 |
2.4 结构相似度指标 | 第33-35页 |
2.4.1 网络结构相似度分析 | 第33-34页 |
2.4.2 结构相似度指标定义 | 第34-35页 |
2.5 本章小结 | 第35-36页 |
第三章 基于社团划分的网络层次可视化研究 | 第36-52页 |
3.1 静态社团划分布局算法 | 第36-45页 |
3.1.1 问题提出和解决方法 | 第36-38页 |
3.1.2 网络模块度 | 第38-39页 |
3.1.3 基于社团划分的网络布局算法 | 第39-43页 |
3.1.4 算法有效性检验 | 第43-45页 |
3.2 时间片序列间的社团演化分析算法 | 第45-50页 |
3.2.1 时间片社团张量块及其分解 | 第46-47页 |
3.2.2 面向时间片序列的社团演化分析算法 | 第47-48页 |
3.2.3 算法有效性检验 | 第48-50页 |
3.3 本章小结 | 第50-52页 |
第四章 基于结构相似度的时序动态网络布局算法研究 | 第52-67页 |
4.1 问题分析 | 第52-54页 |
4.1.1 动态网络可视化布局的挑战 | 第52-53页 |
4.1.2 本文解决思路 | 第53-54页 |
4.2 基于先验知识的节点预布局算法 | 第54-55页 |
4.2.1 预布局先验知识分析 | 第54-55页 |
4.2.2 网络节点预布局算法 | 第55页 |
4.3 基于网络相似结构的节点移动法 | 第55-66页 |
4.3.1 节点移动距离约束策略 | 第56-57页 |
4.3.2 网络布局区的三角形划分算法 | 第57-59页 |
4.3.3 网络结构的相似度建模 | 第59-62页 |
4.3.4 基于结构相似度最大化的节点移动算法 | 第62-63页 |
4.3.5 算法有效性检验 | 第63-66页 |
4.4 本章小结 | 第66-67页 |
第五章 动态网络可视化工具设计与实现 | 第67-74页 |
5.1 工具设计 | 第67-69页 |
5.1.1 总体框架设计 | 第67-68页 |
5.1.2 功能设计 | 第68-69页 |
5.2 工具实现 | 第69-71页 |
5.3 工具应用验证 | 第71-73页 |
5.4 本章小结 | 第73-74页 |
结束语 | 第74-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
参考文献 | 第77-81页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第81页 |