复杂网络中的社区发现算法研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 缩略词中英文全称对照表 | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-17页 |
| 1.2 研究现状 | 第17-22页 |
| 1.2.1 图分割与分裂算法 | 第18-19页 |
| 1.2.2 模块度优化算法 | 第19-21页 |
| 1.2.3 标签传播算法 | 第21-22页 |
| 1.3 主要工作和创新点 | 第22页 |
| 1.4 组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 相关背景知识 | 第24-29页 |
| 2.1 复杂网络的表示方法 | 第24-25页 |
| 2.2 社区结构的评价标准 | 第25-26页 |
| 2.2.1 模块度 | 第25页 |
| 2.2.2 标准化互信息 | 第25-26页 |
| 2.3 迭代贪心算法 | 第26-27页 |
| 2.4 标签传播算法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于迭代旋转贪心的社区发现算法 | 第29-45页 |
| 3.1 算法描述 | 第29-37页 |
| 3.1.1 初始化阶段 | 第30-31页 |
| 3.1.2 解构-旋转-重构阶段 | 第31-35页 |
| 3.1.3 局部搜索阶段 | 第35页 |
| 3.1.4 接受标准 | 第35-36页 |
| 3.1.5 停止条件 | 第36-37页 |
| 3.2 时间复杂度分析 | 第37页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第37-44页 |
| 3.3.1 参数校准 | 第37-39页 |
| 3.3.2 收敛性分析 | 第39-40页 |
| 3.3.3 真实网络数据集 | 第40-42页 |
| 3.3.4 人工网络数据集 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于节点亲密性与标签传播的社区发现算法 | 第45-63页 |
| 4.1 节点亲密度 | 第45-46页 |
| 4.2 标签传播过程 | 第46-50页 |
| 4.2.1 节点重要性 | 第47页 |
| 4.2.2 标签影响力 | 第47-48页 |
| 4.2.3 紧密度函数 | 第48-50页 |
| 4.3 时间复杂度分析 | 第50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-61页 |
| 4.4.1 真实网络数据集 | 第51-57页 |
| 4.4.2 人工网络数据集 | 第57-60页 |
| 4.4.3 相似性指标的比较 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 结论 | 第63页 |
| 5.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 | 第72-73页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第73页 |
