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基于层次提取—局部聚类的社区挖掘算法

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-13页
   ·引言第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
     ·国外研究现状第10-11页
     ·国内研究现状第11-12页
   ·论文主要研究内容及组织结构第12-13页
第2章 社区挖掘算法概述第13-22页
   ·引言第13页
   ·社区挖掘经典算法第13-21页
     ·GN 算法及改进算法第14-16页
     ·边集聚系数算法第16-17页
     ·信息集中性算法第17-18页
     ·随机游走算法第18页
     ·电流算法第18-19页
     ·基于谱分析思想的算法第19-20页
     ·Kernighan-Lin 算法第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第3章 大型社会社会网络结构研究第22-33页
   ·引言第22页
   ·规则网络第22-23页
   ·随机网络第23-25页
   ·小世界网络第25-28页
     ·小世界网络的度分布第26-27页
     ·小世界网络的平均最短距离第27页
     ·小世界网络的聚类系数第27-28页
   ·无标度网络第28-29页
   ·大型社会网络模型研究第29-32页
     ·结点度分布第29-30页
     ·不同时期的结点分布第30-31页
     ·社团的性质第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 局部社区挖掘算法第33-52页
   ·引言第33页
   ·相关知识第33-37页
     ·度与度的分布第33-34页
     ·网络模块度第34-36页
     ·局部模块度第36-37页
   ·算法设计第37-48页
     ·单层相邻结点判定算法第37-40页
     ·单层相邻结点判定改进算法第40-44页
     ·二层相邻结点判定算法第44-48页
   ·阈值的求解方法及选择第48-50页
   ·实验结果与分析第50-51页
     ·实验环境及数据第50-51页
     ·实验结果分析第51页
 本章小结第51-52页
第5章 面向大型社会网络的社区挖掘算法设计第52-62页
   ·引言第52页
   ·基于层次提取-局部聚类的大型社会网络社区挖掘算法第52-57页
     ·算法思想第52-53页
     ·算法设计第53-57页
   ·仿真实验及结果分析第57-61页
     ·实验环境第57页
     ·实验步骤第57-58页
     ·实验结果分析第58-61页
 本章小结第61-62页
结论第62-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间发表论文和取得的科研成果第67-68页
致谢第68页

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