| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 社会网络相关理论与算法 | 第16-28页 |
| 2.1 社会网络相关理论 | 第16-17页 |
| 2.2 社会网络节点影响力与重要性评估方法 | 第17-20页 |
| 2.3 社区的定义与结构 | 第20-21页 |
| 2.4 社区识别算法概述 | 第21-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 社会网络超图模型节点重要性评估方法 | 第28-46页 |
| 3.1 社会网络的超图模型 | 第28-35页 |
| 3.1.1 图的相关理论 | 第28-30页 |
| 3.1.2 超图的基本概念 | 第30-32页 |
| 3.1.3 社会网络的超图模型 | 第32-35页 |
| 3.2 超图模型下基于拓扑势的节点重要性评估方法 | 第35-42页 |
| 3.2.1 社会网络中节点的拓扑势 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于熵权法的节点质量计算 | 第36-38页 |
| 3.2.3 基于Floyd算法的超图最短路径计算 | 第38页 |
| 3.2.4 影响因子的取值 | 第38-40页 |
| 3.2.5 改进的基于删除策略的节点重要性评估方法 | 第40-42页 |
| 3.3 社会网络节点重要性评估方法应用 | 第42-45页 |
| 3.3.1 基于节点重要性增益的随机游走模型 | 第42-43页 |
| 3.3.2 基于重要性增益随机游走的节点相似性度量 | 第43-44页 |
| 3.3.3 一种基于节点重要性的社区识别算法 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第46-56页 |
| 4.1 实验环境配置 | 第46页 |
| 4.2 基于拓扑势的节点重要性评估方法实验 | 第46-48页 |
| 4.3 基于节点重要性的社区识别算法实验 | 第48-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |