一种改进的Web社区挖掘算法
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 Web社区挖掘基础知识 | 第12-20页 |
| ·Web数据挖掘概述 | 第12-15页 |
| ·Web数据挖掘的定义 | 第12页 |
| ·Web数据挖掘的分类 | 第12-15页 |
| ·Web数据挖掘的步骤 | 第15页 |
| ·Web拓扑结构模型 | 第15-17页 |
| ·Web图 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 Web社区挖掘算法研究 | 第20-29页 |
| ·Web链接分析技术 | 第20-24页 |
| ·Web链接分析技术及主要算法 | 第20-23页 |
| ·链接分析技术的应用 | 第23-24页 |
| ·Web社区挖掘算法 | 第24-27页 |
| ·基于共引用与共耦合的社区发现算法 | 第24-25页 |
| ·基于有向二分图的Web社区发现算法 | 第25页 |
| ·基于最大流的Web社区发现算法 | 第25-27页 |
| ·几种Web社区发现算法的比较和分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 一种改进的基于最大流的Web社区挖掘算法 | 第29-39页 |
| ·相关工作及存在的问题 | 第29-34页 |
| ·社区规模与边容量规模研究 | 第29-31页 |
| ·原始算法存在的问题 | 第31-32页 |
| ·加权PageRank算法 | 第32-34页 |
| ·一种改进的最大流社区发现算法 | 第34-37页 |
| ·改进的边容量分配思想 | 第34-36页 |
| ·改进的最大流社区发现算法 | 第36-37页 |
| ·算法性能分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 实验结果和分析 | 第39-46页 |
| ·实验环境 | 第39页 |
| ·实验数据 | 第39-42页 |
| ·数据采集系统—Foused Crawler | 第39-41页 |
| ·实验数据的收集 | 第41-42页 |
| ·实验数据的预处理 | 第42页 |
| ·实验结果对比分析 | 第42-45页 |
| ·Web社区的发现 | 第43-44页 |
| ·社区质量评估 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录:攻读硕士期间发表学术论文 | 第53页 |
