在线社会网络的结构化分析方法及应用研究
摘要 | 第5-7页 |
abstract | 第7-9页 |
第1章 绪论 | 第13-41页 |
1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
1.2 国内外研究现状 | 第15-34页 |
1.2.1 社会网络社区识别方法研究 | 第17-25页 |
1.2.2 社会网络结构压缩方法研究 | 第25-30页 |
1.2.3 社会网络结构分析应用研究 | 第30-34页 |
1.3 主要研究内容 | 第34-37页 |
1.4 论文组织结构 | 第37-41页 |
第2章 多关系社会网络社区识别方法研究 | 第41-57页 |
2.1 引言 | 第41-42页 |
2.2 基本原理 | 第42-43页 |
2.2.1 随机游走的基本思想 | 第42-43页 |
2.2.2 基于随机游走的社区识别原理 | 第43页 |
2.3 基于随机游走的异构网络相似性度量方法 | 第43-47页 |
2.3.1 多关系社会网络随机游走模型 | 第44-45页 |
2.3.2 节点相似性度量 | 第45-46页 |
2.3.3 社区相似性度量 | 第46-47页 |
2.4 基于贪婪层次聚类的社区识别方案 | 第47-50页 |
2.4.1 社区合并选择方案 | 第48-49页 |
2.4.2 输出质量最优的社区划分结果 | 第49页 |
2.4.3 多关系社会网络社区识别算法 | 第49-50页 |
2.5 实验结果与分析 | 第50-56页 |
2.5.1 人工合成网络社区识别性能分析 | 第50-53页 |
2.5.2 真实网络社区识别性能分析 | 第53-56页 |
2.6 本章小结 | 第56-57页 |
第3章 在线社会网络社区识别方法研究 | 第57-81页 |
3.1 引言 | 第57-58页 |
3.2 挖掘初始网络社区结构 | 第58-64页 |
3.2.1 挖掘网络中的稳定社区 | 第58-61页 |
3.2.2 合并同源子社区 | 第61-64页 |
3.3 在线社会网络社区识别 | 第64-71页 |
3.3.1 权重变化及邻域稳定性校准 | 第65-67页 |
3.3.2 演化事件处理 | 第67-71页 |
3.4 实验结果与分析 | 第71-80页 |
3.4.1 静态社区挖掘实验比对分析 | 第71-73页 |
3.4.2 动态社区挖掘实验比对分析 | 第73-80页 |
3.5 本章小结 | 第80-81页 |
第4章 在线社会网络结构压缩方法研究 | 第81-107页 |
4.1 引言 | 第81-82页 |
4.2 问题描述 | 第82-84页 |
4.2.1 基本概念 | 第82-83页 |
4.2.2 在线社会网络压缩问题 | 第83-84页 |
4.3 压缩初始网络结构 | 第84-91页 |
4.3.1 压缩损失的局部化操作 | 第84-85页 |
4.3.2 节点的局部压缩贡献 | 第85-90页 |
4.3.3 算法框架及时间复杂度分析 | 第90-91页 |
4.4 在线式社会网络压缩 | 第91-96页 |
4.4.1 校准链接的添加与删除 | 第92-94页 |
4.4.2 校准节点的添加与删除 | 第94-96页 |
4.5 实验与结果分析 | 第96-105页 |
4.5.1 实验数据选择 | 第97页 |
4.5.2 压缩性能分析 | 第97-100页 |
4.5.3 运行效率分析 | 第100-102页 |
4.5.4 压缩算法的可扩展性分析 | 第102-103页 |
4.5.5 网络压缩实例 | 第103-105页 |
4.6 本章小节 | 第105-107页 |
第5章 在线社会网络社区结构应用研究 | 第107-130页 |
5.1 引言 | 第107-108页 |
5.2 相关工作介绍 | 第108-109页 |
5.3 蠕虫遏制系统及其工作原理 | 第109-114页 |
5.3.1 移动互联网蠕虫传播模型 | 第109-112页 |
5.3.2 蠕虫遏制系统 | 第112-114页 |
5.4 遏制系统组件设计 | 第114-123页 |
5.4.1 基于SIN的在线式社区监测 | 第114-120页 |
5.4.2 基于GIN的节点信任性评估 | 第120-123页 |
5.5 仿真实验 | 第123-129页 |
5.5.1 实验准备 | 第123页 |
5.5.2 蠕虫遏制系统性能分析 | 第123-129页 |
5.6 本章小结 | 第129-130页 |
结论 | 第130-132页 |
参考文献 | 第132-146页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第146-147页 |
致谢 | 第147页 |