复杂网络中的社区发现算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及应用 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 复杂网络社区发现算法研究方向 | 第11页 |
| 1.2.2 静态社区发现算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 动态社区发现算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 社区发现算法概述 | 第15-28页 |
| 2.1 复杂网络概述 | 第15-20页 |
| 2.1.1 复杂网络模型 | 第15-17页 |
| 2.1.2 社区结构定义 | 第17-18页 |
| 2.1.3 动态性说明 | 第18-20页 |
| 2.2 静态社区发现算法 | 第20-25页 |
| 2.2.1 GN算法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 Attractor算法 | 第22-24页 |
| 2.2.3 Canopy算法 | 第24-25页 |
| 2.3 动态社区发现算法 | 第25-26页 |
| 2.3.1 HOCTracker算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 FacetNet算法 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 动态社区发现算法 | 第28-46页 |
| 3.1 动态模型构建 | 第28-29页 |
| 3.2 动态社区发现算法 | 第29-43页 |
| 3.2.1 算法框架 | 第29-32页 |
| 3.2.2 发现初始社区 | 第32-37页 |
| 3.2.3 跟踪动态社区 | 第37-43页 |
| 3.3 算法性能分析 | 第43-45页 |
| 3.3.1 复杂度分析 | 第43-44页 |
| 3.3.2 有效适用范围分析 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 仿真结果与性能分析 | 第46-61页 |
| 4.1 评价指标 | 第46-48页 |
| 4.2 模拟网络仿真 | 第48-52页 |
| 4.2.1 实验数据生成 | 第48-50页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第50-52页 |
| 4.3 真实网络仿真 | 第52-60页 |
| 4.3.1 实验数据说明 | 第52-54页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第54-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结 | 第61-63页 |
| 5.1 本文的主要工作以及贡献 | 第61页 |
| 5.2 下一步工作方向 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67页 |
