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基于真实边图框架的信号传递网络重叠社区发现研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-27页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 研究现状第13-25页
        1.2.1 社区发现的挑战第13-16页
        1.2.2 非重叠社区发现第16-18页
        1.2.3 重叠社区发现第18-22页
        1.2.4 社区评价方法第22-25页
            1.2.4.1 扩展的模块度第23-24页
            1.2.4.2 基于真实背景的社区评价第24-25页
    1.3 研究内容和目标第25-26页
    1.4 论文结构和章节安排第26-27页
第2章 相关理论知识准备第27-37页
    2.1 复杂网络第27-28页
    2.2 社区第28-31页
        2.2.1 局部定义第28-30页
        2.2.2 全局定义第30页
        2.2.3 基于节点相似度的定义第30-31页
    2.3 社区好坏指标第31-32页
    2.4 边图框架第32-34页
    2.5 信号传递第34-36页
    2.6 小结第36-37页
第3章 重叠社区发现算法框架研究第37-44页
    3.1 引言第37-38页
    3.2 “true-link”图第38-39页
    3.3 算法框架设计第39-41页
    3.4 算法框架复杂度分析第41页
    3.5 真实边驱动的LPA算法的性能测试第41-43页
    3.6 小结第43-44页
第4章 基于真实边图的信号传递算法第44-58页
    4.1 子社区合并操作第44页
    4.2 算法设计第44-47页
    4.3 算法复杂度分析第47页
    4.4 实验平台和软件简介第47-49页
        4.4.1 实验平台第47页
        4.4.2 复杂网络分析软件第47-48页
        4.4.3 可视化社会网络分析软件第48-49页
    4.5 实验与结果分析第49-56页
        4.5.1 现实世界网络第49-50页
        4.5.2 实验与结果分析第50-51页
        4.5.3 计算机合成网络第51-52页
        4.5.4 实验与结果分析第52-56页
    4.6 小结第56-58页
结论第58-60页
参考文献第60-65页
致谢第65-66页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第66-67页
附录B 攻读学位期间参与的科研课题第67页

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