| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 论文选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究的主要内容和组织结构 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 基于局部扩充与优化的重叠社群检测算法 | 第14-26页 |
| 2.1 基于局部扩充与优化的重叠社群检测算法的研究分析 | 第14-16页 |
| 2.2 GCE算法 | 第16-24页 |
| 2.2.1 基本定义 | 第16-17页 |
| 2.2.2 种子社群的选取 | 第17-19页 |
| 2.2.3 局部扩充优化模型 | 第19-20页 |
| 2.2.4 重复社群的过滤 | 第20-21页 |
| 2.2.5 算法流程中的优化 | 第21-23页 |
| 2.2.6 算法描述 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 自适应 α 因子的GCE算法改进 | 第26-34页 |
| 3.1 α 因子自适应分析 | 第26-28页 |
| 3.2 α 因子自适应模型与GCE算法的结合 | 第28-30页 |
| 3.3 α 因子自适应模型下社群成长备选集合的缩减 | 第30-31页 |
| 3.4 改进后算法扩充部分的描述 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 4 并行化模型的GCE算法改进 | 第34-40页 |
| 4.1 并行计算概述 | 第34-37页 |
| 4.2 GCE算法的并行化分析 | 第37页 |
| 4.3 并行化改进后算法的描述 | 第37-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 实验及分析 | 第40-54页 |
| 5.1 实验评估指标 | 第40-42页 |
| 5.2 实验数据源 | 第42-43页 |
| 5.3 GCE算法改进前后合成数据图实验对比 | 第43-51页 |
| 5.3.1 NMI互信息量指标的对比及实验分析 | 第43-49页 |
| 5.3.2 速度指标的对比及实验分析 | 第49-51页 |
| 5.4 算法改进前后真实数据图实验对比 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 研究总结 | 第54-55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第61页 |