基于高斯混合模型的复杂网络社团寻找
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究思路及论文结构 | 第10-12页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 复杂网络及社团寻找算法概述 | 第12-21页 |
| 2.1 复杂网络基本理论 | 第12-13页 |
| 2.1.1 复杂网络发展历史 | 第12-13页 |
| 2.1.2 复杂网络的表示 | 第13页 |
| 2.2 社团结构的基本理论 | 第13-17页 |
| 2.2.1 社团结构定义 | 第13-15页 |
| 2.2.2 社团结构的定量描述——模块度函数 | 第15-17页 |
| 2.3 复杂网络社团寻找的常用算法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 优化算法 | 第17页 |
| 2.3.2 遗传算法 | 第17-19页 |
| 2.3.3 基于统计模型的推理算法 | 第19-21页 |
| 第三章 基于高斯混合模型的复杂网络划分算法 | 第21-36页 |
| 3.1 高斯混合模型 | 第21-23页 |
| 3.2 期望最大化算法 | 第23-32页 |
| 3.2.1 期望最大化算法推导 | 第23-25页 |
| 3.2.2 期望最大化算法收敛性 | 第25-29页 |
| 3.2.3 高斯混合模型中的期望最大化算法 | 第29-32页 |
| 3.3 主成分分析 | 第32-33页 |
| 3.4 基于主成分分析的混合高斯模型 | 第33-36页 |
| 第四章 复杂网络社团结构划分算法实验 | 第36-49页 |
| 4.1 常用的实际网络实验结果 | 第36-42页 |
| 4.1.1 空手道俱乐部网络 | 第36-38页 |
| 4.1.2 海豚网络 | 第38-40页 |
| 4.1.3 足球队网络 | 第40-41页 |
| 4.1.4 政治书网络 | 第41-42页 |
| 4.2 人工合成网络 | 第42-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第49页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
