| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 复杂网络及社团发现算法的研究理论概述 | 第19-34页 |
| 2.1 复杂网络的相关介绍 | 第19-21页 |
| 2.1.1 复杂网络的相关概念 | 第19页 |
| 2.1.2 复杂网络相关发展历程 | 第19-21页 |
| 2.2 复杂网络的特性 | 第21-26页 |
| 2.2.1 复杂网络的性质 | 第21-24页 |
| 2.2.2 常用的一些参数描述 | 第24-26页 |
| 2.3 复杂网络中的社团结构 | 第26-33页 |
| 2.3.1 社团结构简介 | 第26-28页 |
| 2.3.2 社团划分相关算法 | 第28-33页 |
| 2.4 本章小节 | 第33-34页 |
| 第三章 基于最大模块度的组织机构解析算法 | 第34-72页 |
| 3.1 本章概述 | 第34页 |
| 3.2 组织机构网络构建 | 第34-42页 |
| 3.2.1 新闻数据的获取 | 第34-41页 |
| 3.2.2 基于新闻数据构建组织网络 | 第41-42页 |
| 3.3 基于最大模块度的组织机构解析 | 第42-44页 |
| 3.4 组织机构解析结果分析 | 第44-71页 |
| 3.4.1 基于度的相关性质对比成电和西电的组织机构的异同 | 第45-60页 |
| 3.4.2 基于最大模块度的社团划分对比成电和西电的组织机构的异同 | 第60-71页 |
| 3.5 本章小节 | 第71-72页 |
| 第四章 基于种子派系的社团划分结果解析 | 第72-84页 |
| 4.1 本章概述 | 第72-73页 |
| 4.2 基于种子派系的节点融合方法 | 第73-76页 |
| 4.3 基于种子派系的节点融合方法仿真和分析 | 第76-83页 |
| 4.3.1 基于种子派系的节点融合方法模拟网络仿真 | 第76-81页 |
| 4.3.2 基于种子派系的节点融合方法应用到组织机构解析 | 第81-83页 |
| 4.4 本章小节 | 第83-84页 |
| 第五章 总结和展望 | 第84-86页 |
| 5.1 总结 | 第84-85页 |
| 5.2 展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-90页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第90-91页 |
