提要 | 第1-8页 |
第一章 绪论 | 第8-15页 |
·数据挖掘概述 | 第8-9页 |
·社会网络与社区挖掘 | 第9-11页 |
·国内外研究现状 | 第11-12页 |
·研究背景与意义 | 第12页 |
·本文主要工作 | 第12-13页 |
·本文组织结构 | 第13-15页 |
第二章 经典社区挖掘算法概述 | 第15-21页 |
·摘要 | 第15页 |
·Girvan and Newman’s 算法 | 第15-16页 |
·分裂算法 | 第15-16页 |
·Girvan and Newman’s 算法 | 第16页 |
·Newman 快速算法 | 第16-17页 |
·凝聚算法 | 第16-17页 |
·Newman 算法 | 第17页 |
·Normalized Cut 算法 | 第17-18页 |
·Kernighan-Lin 算法 | 第18页 |
·CONGA 算法 | 第18-19页 |
·其他社区挖掘算法 | 第19-20页 |
·本章小结 | 第20-21页 |
第三章 重叠社区结构挖掘算法 | 第21-27页 |
·摘要 | 第21页 |
·引言 | 第21-22页 |
·相关知识 | 第22-23页 |
·角色度量标准 | 第22页 |
·边介数 | 第22-23页 |
·模块性标准 | 第23页 |
·OCSMA 算法详述 | 第23-25页 |
·本章小结 | 第25-27页 |
第四章 动态社区结构挖掘算法 | 第27-35页 |
·摘要 | 第27页 |
·引言 | 第27-28页 |
·相关知识 | 第28-31页 |
·频繁模式发现 | 第28-29页 |
·图连通和图同构 | 第29页 |
·新的社区结构定义 | 第29-31页 |
·DCSMA 算法详述 | 第31-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
第五章 多关系社区结构挖掘算法 | 第35-40页 |
·摘要 | 第35页 |
·引言 | 第35-36页 |
·相关知识 | 第36-37页 |
·关系选择 | 第36页 |
·关系抽取 | 第36-37页 |
·关系抽取算法Regression-Based | 第37页 |
·MCSMA 算法详述 | 第37-38页 |
·本章小结 | 第38-40页 |
第六章 实验结果及分析 | 第40-55页 |
·实验环境 | 第40页 |
·OCSMA 算法实验结果评估 | 第40-47页 |
·模拟数据集合 | 第40-43页 |
·经典数据集合“KARATE CLUB” | 第43-44页 |
·经典数据集合“DOLPHINS” | 第44-45页 |
·经典数据集合“COLLEGE FOOTBALL” | 第45页 |
·红楼梦家族关系网络 | 第45-47页 |
·DCSMA 算法实验结果评估 | 第47-49页 |
·精度比对实验 | 第47-48页 |
·算法消耗时间实验 | 第48-49页 |
·算法效果实验 | 第49页 |
·MCSMA 算法实验结果评估 | 第49-55页 |
·经典数据集合“WINE” | 第49-52页 |
·经典数据集合“IRIS” | 第52-55页 |
第七章 总结与展望 | 第55-57页 |
·总结 | 第55-56页 |
·展望 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-61页 |
附录导师及作者简介 | 第61-62页 |
摘要 | 第62-64页 |
Abstract | 第64-67页 |
致谢 | 第67页 |