加权复杂网络中强社团结构发现算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 引言 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-17页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 已有社团结构研究概述 | 第17-32页 |
| ·社团结构研究相关概念 | 第17-19页 |
| ·已有社团结构定义 | 第19-21页 |
| ·已知社团结构的人工网络模型 | 第21-26页 |
| ·四种基本网络模型 | 第21-22页 |
| ·GN模型 | 第22-23页 |
| ·LFR模型 | 第23-25页 |
| ·BBV模型 | 第25页 |
| ·CWS模型 | 第25-26页 |
| ·已有社团结构发现算法 | 第26-31页 |
| ·图形分割算法 | 第26-28页 |
| ·分裂/凝聚算法 | 第28-29页 |
| ·基于局部信息算法 | 第29页 |
| ·基于网络动力学算法 | 第29-30页 |
| ·加权网络社团结构发现算法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 改进的加权网络社团结构定义 | 第32-39页 |
| ·社团定义的重要性 | 第32-33页 |
| ·本文加权网络中社团定义 | 第33-34页 |
| ·本文定义合理性验证 | 第34-38页 |
| ·理论分析 | 第34页 |
| ·实验统计分析 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 已知定义社团的人工网络建模研究 | 第39-53页 |
| ·CWBA模型建模基本思想 | 第39-41页 |
| ·生成节点预先归属的加权无标度网络 | 第41-43页 |
| ·预先归属节点连边调整过程 | 第43-49页 |
| ·参数设定 | 第43-44页 |
| ·调整规则 | 第44页 |
| ·具体调整过程 | 第44-48页 |
| ·连边调整过程有效性分析 | 第48-49页 |
| ·CWBA模型实验分析 | 第49-52页 |
| ·实验具体参数设定 | 第49页 |
| ·实验结果 | 第49-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 加权网络社团结构发现算法研究 | 第53-67页 |
| ·NPEND算法基本思想 | 第53-58页 |
| ·现有算法存在的不足 | 第53-56页 |
| ·现有算法改进思路 | 第56-58页 |
| ·NPEND算法具体过程 | 第58-60页 |
| ·NPEND算法结果评价 | 第60-62页 |
| ·现有社团划分结果评价方法 | 第60-61页 |
| ·本文社团划分结果评价方法 | 第61-62页 |
| ·NPEND算法实验分析 | 第62-66页 |
| ·NPEND算法有效性验证 | 第62-64页 |
| ·NPEND算法优越性验证 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第67-68页 |
| ·本文的工作展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文以及参加科研情况 | 第73页 |
