基于节点结构互联性的图聚类算法研究
| 中文摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15页 |
| ·本文主要工作及论文组织 | 第15-17页 |
| 第二章 社会网络团体发现及图聚类技术 | 第17-27页 |
| ·社会网络与图的基本概念与知识 | 第17-19页 |
| ·社会网络团体发现研究框架 | 第19-20页 |
| ·社会网络团体探寻方法 | 第20-24页 |
| ·分裂方法 | 第20-22页 |
| ·凝聚方法 | 第22-24页 |
| ·计算机科学中的图聚类方法 | 第24-26页 |
| ·Kernighan-Lin算法 | 第24页 |
| ·谱平分法 | 第24-26页 |
| ·其它图聚类方法 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于节点结构互联度的图聚类算法 | 第27-39页 |
| ·现有基于节点相似度定义的聚类方法 | 第27-28页 |
| ·基于节点结构互联度的图聚类方法 | 第28-33页 |
| ·节点的结构互联度矩阵 | 第28-29页 |
| ·初始聚类中心选取新方法 | 第29-30页 |
| ·初始聚类中心选取实验结果与分析 | 第30-31页 |
| ·基于节点结构互联度的聚类算法 | 第31-32页 |
| ·聚类质量度量 | 第32-33页 |
| ·算法应用与评价分析 | 第33-37页 |
| ·空手道俱乐部网络 | 第33-34页 |
| ·美国大学足球赛网络 | 第34-36页 |
| ·海豚家族关系网络 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于边连接系数的图聚类算法 | 第39-49页 |
| ·基于边分裂的图聚类算法 | 第39-40页 |
| ·基于边连接系数的图聚类算法 | 第40-45页 |
| ·边连接系数定义 | 第40-41页 |
| ·团体的定量定义 | 第41页 |
| ·ELC算法描述 | 第41-44页 |
| ·ELC算法验证实例 | 第44-45页 |
| ·算法应用及评价分析 | 第45-47页 |
| ·ELC算法应用于空手道社会网络 | 第45-46页 |
| ·ELC算法应用于美国大学足球赛网络 | 第46页 |
| ·ELC算法应用于海豚家族关系网络 | 第46-47页 |
| ·ELC算法应用于美国政治书籍网络 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 结论与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 发表文章目录 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 个人简况及联系方式 | 第55-56页 |
