| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| Extended Abstract | 第9-19页 |
| 1 绪论 | 第19-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第19-21页 |
| 1.2 研究现状 | 第21-24页 |
| 1.3 研究内容 | 第24-27页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第27-29页 |
| 2 复杂网络社区发现相关理论基础 | 第29-48页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 复杂网络的表示及性质 | 第29-31页 |
| 2.3 社区结构 | 第31-32页 |
| 2.4 非重叠社区发现算法 | 第32-39页 |
| 2.5 重叠社区发现算法 | 第39-46页 |
| 2.6 社区发现的评价 | 第46-47页 |
| 2.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 3 基于快速近邻传播的半监督非重叠社区发现 | 第48-68页 |
| 3.1 引言 | 第48-49页 |
| 3.2 相关工作 | 第49-50页 |
| 3.3 算法框架 | 第50-51页 |
| 3.4 基于约束的 SimRank 相似度 | 第51-54页 |
| 3.5 基于快速近邻传播的社区发现算法 | 第54-59页 |
| 3.6 时间复杂度 | 第59页 |
| 3.7 实验 | 第59-67页 |
| 3.8 本章小结 | 第67-68页 |
| 4 基于链接密度聚类的重叠社区发现 | 第68-86页 |
| 4.1 引言 | 第68-69页 |
| 4.2 基于链接的重叠社区发现算法 | 第69-71页 |
| 4.3 基于链接密度聚类的重叠社区发现算法 DBLINK | 第71-75页 |
| 4.4 实验 | 第75-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 5 基于增量链接密度聚类的动态网络社区发现 | 第86-104页 |
| 5.1 引言 | 第86-87页 |
| 5.2 动态网络社区发现 | 第87-89页 |
| 5.3 问题定义 | 第89-90页 |
| 5.4 算法 iDBLINK | 第90-98页 |
| 5.5 实验 | 第98-103页 |
| 5.6 本章小结 | 第103-104页 |
| 6 基于极大团扩展的局部社区发现 | 第104-119页 |
| 6.1 引言 | 第104-105页 |
| 6.2 局部社区发现算法 | 第105-106页 |
| 6.3 基于极大团扩展的局部社区发现算法 | 第106-111页 |
| 6.4 实验 | 第111-117页 |
| 6.5 本章小结 | 第117-119页 |
| 7 结论与未来展望 | 第119-122页 |
| 7.1 主要研究成果 | 第119-120页 |
| 7.2 进一步研究的工作 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-135页 |
| 作者简历 | 第135-139页 |
| 学位论文数据集 | 第139页 |