基于复杂网络的重叠社团发现算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 实验数据集介绍 | 第14-15页 |
| 1.5 主要研究内容及论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 社团发现概述 | 第17-31页 |
| 2.1 复杂网络表示方法 | 第17-18页 |
| 2.2 社团评价指标 | 第18-21页 |
| 2.2.1 模块度 | 第19-20页 |
| 2.2.2 社团密度 | 第20页 |
| 2.2.3 社团有效直径 | 第20-21页 |
| 2.3 社团发现算法 | 第21-30页 |
| 2.3.1 基于图划分的方法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 基于分裂的方法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 基于凝聚的方法 | 第25-28页 |
| 2.3.4 基于团的方法 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于三角形的重叠社团发现算法 | 第31-40页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 基本概念 | 第32-34页 |
| 3.2.1 中心节点的扩展 | 第32-33页 |
| 3.2.2 潜在重叠节点的判断 | 第33-34页 |
| 3.3 算法描述 | 第34-36页 |
| 3.3.1 基本思想 | 第34页 |
| 3.3.2 算法主要步骤 | 第34-35页 |
| 3.3.3 算法时间复杂度分析 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第36-39页 |
| 3.5 结束语 | 第39-40页 |
| 第四章 基于种子边的重叠社团发现算法 | 第40-65页 |
| 4.1 邮件网络社团 | 第40-43页 |
| 4.2 邮件网络拓扑结构 | 第43-45页 |
| 4.3 邮件网络关系建模 | 第45-47页 |
| 4.4 数据集的处理 | 第47-48页 |
| 4.5 基于种子边的重叠社团发现算法 | 第48-55页 |
| 4.5.1 LFM 算法 | 第49-53页 |
| 4.5.2 LELFM 算法 | 第53-55页 |
| 4.6 实验设计与分析 | 第55-64页 |
| 4.6.1 实验设计 | 第55页 |
| 4.6.2 实验条件 | 第55-56页 |
| 4.6.3 实验结果分析 | 第56-64页 |
| 4.7 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士期间发表(录用)的论文及参与的科研项目 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
