| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| ACKNOWLEDGEMENTS | 第9-12页 |
| LIST OF TABLES | 第12-13页 |
| LIST OF FIGURES | 第13-14页 |
| CHAPTER 1 INTRODUCTION | 第14-24页 |
| 1.1 Research background | 第14-16页 |
| 1.2 Research significance | 第16-17页 |
| 1.3 Research status | 第17-21页 |
| 1.3.1 Community | 第18-19页 |
| 1.3.2 Community detection | 第19-21页 |
| 1.4 Main contributions | 第21-22页 |
| 1.5 Organizations of this dissertation | 第22-24页 |
| CHAPTER 2 REVIEW OF COMMUNITY DETECTION ALGORITHMS | 第24-36页 |
| 2.1 Algorithms for static social information networks | 第24-30页 |
| 2.1.1 Hierarchical clustering | 第24-26页 |
| 2.1.2 Graph partitioning | 第26-28页 |
| 2.1.3 Other methods | 第28-30页 |
| 2.2 Algorithms for dynamic social information networks | 第30-33页 |
| 2.2.1 Facet Net | 第31页 |
| 2.2.2 Synchronization | 第31-33页 |
| 2.3 Evaluation metrics | 第33-35页 |
| 2.3.1 Modularity | 第34页 |
| 2.3.2 Stability | 第34-35页 |
| 2.4 Summary | 第35-36页 |
| CHAPTER 3 A K-REPRESENTATIVES COMMUNITY DETECTIONALGORITHM | 第36-53页 |
| 3.1 Introduction | 第36-38页 |
| 3.2 Proposed KRRW algorithm | 第38-44页 |
| 3.2.1 Main ideas | 第39-40页 |
| 3.2.2 Proposed discriminant community density | 第40-41页 |
| 3.2.3 The procedure of KRRW | 第41-42页 |
| 3.2.4 Modified KRRW | 第42-44页 |
| 3.3 Experiments | 第44-51页 |
| 3.3.1 Data sets | 第44-47页 |
| 3.3.2 Experimental Results | 第47-51页 |
| 3.4 Summary | 第51-53页 |
| CHAPTER 4 INCREMENTAL COMMUNITY DETECTION INDYNAMIC SOCIAL INFORMATION NETWORKS | 第53-66页 |
| 4.1 Introduction | 第53-55页 |
| 4.2 Preliminary work | 第55-57页 |
| 4.2.1 Definitions | 第55-56页 |
| 4.2.2 Proposed definition of core vertices | 第56-57页 |
| 4.3 Proposed ICDMC algorithm | 第57-60页 |
| 4.3.1 Analysis on increments | 第57-59页 |
| 4.3.2 The procedure of ICDMC | 第59-60页 |
| 4.3.3 Time complexity analysis | 第60页 |
| 4.4 Experiments | 第60-64页 |
| 4.5 Summary | 第64-66页 |
| CONCLUSION | 第66-68页 |
| REFERENCES | 第68-71页 |
| APPENDICES | 第71-72页 |
