基于节点依赖的社团划分算法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 复杂网络相关知识介绍 | 第15-24页 |
| 2.1 基本概念 | 第15-18页 |
| 2.1.1 复杂网络的表示方法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 复杂网络的统计特征 | 第16-17页 |
| 2.1.3 社团 | 第17-18页 |
| 2.2 现有社团划分算法介绍 | 第18-19页 |
| 2.3 社团划分质量评价指标 | 第19-21页 |
| 2.3.1 模块度 | 第20页 |
| 2.3.2 标准化互信息 | 第20-21页 |
| 2.4 基于标签传播的社区发现算法分析 | 第21-24页 |
| 第3章 基于节点依赖的社区发现算法研究 | 第24-40页 |
| 3.1 局部社团发现问题描述 | 第24-26页 |
| 3.1.1 局部适应度函数介绍 | 第24-25页 |
| 3.1.2 标签传播算法（LPA）问题分析 | 第25-26页 |
| 3.2 基本定义 | 第26-27页 |
| 3.3 社团划分算法 | 第27-35页 |
| 3.3.1 网络初始社团的构建 | 第27-30页 |
| 3.3.2 初始社团的完善 | 第30-35页 |
| 3.3.3 初始社团的标签更新过程 | 第35页 |
| 3.4 实验分析 | 第35-39页 |
| 3.4.1 Zachary空手道俱乐部网络 | 第35-36页 |
| 3.4.2 海豚社会关系网络 | 第36-38页 |
| 3.4.3 美国大学足球队比赛网络 | 第38-39页 |
| 3.5 算法的时间复杂度分析 | 第39-40页 |
| 第4章 专利合作网络分析及社团划分 | 第40-56页 |
| 4.1 专利合作网络的构建 | 第40-44页 |
| 4.1.1 专利合作网络可视化 | 第41-42页 |
| 4.1.2 网络个体合作量分析 | 第42-43页 |
| 4.1.3 专利合作网络的结构参数 | 第43-44页 |
| 4.2 专利合作网络的统计特征 | 第44-48页 |
| 4.2.1 节点的度分布描述 | 第44-45页 |
| 4.2.2 点强度统计分布 | 第45-46页 |
| 4.2.3 边权值的统计分布 | 第46-47页 |
| 4.2.4 相关性分析 | 第47-48页 |
| 4.3 专利合作网络模型构建 | 第48-52页 |
| 4.3.1 网络演化模型分析 | 第48-50页 |
| 4.3.2 实验仿真 | 第50-52页 |
| 4.4 专利合作网络社团划分 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第56页 |
| 5.2 研究展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士期间的论文发表及项目参与情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
