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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

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