基于增量聚类的动态社会网络社团检测算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 静态网络社团检测 | 第12页 |
| 1.2.2 动态网络社团检测 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的研究内容和创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的层次结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 社会网络相关工作 | 第17-29页 |
| 2.1 网络节点中心性分析 | 第17-18页 |
| 2.2 社团评价方法 | 第18-19页 |
| 2.3 静态网络的社团检测算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 基于模块度优化的社团检测算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于层次的社团检测方法 | 第21页 |
| 2.3.3 基于谱聚类的社团检测方法 | 第21-22页 |
| 2.3.4 基于网络动力学的社团检测方法 | 第22页 |
| 2.3.5 静态社会网络社团检测算法分析 | 第22-23页 |
| 2.4 动态网络的社团检测算法 | 第23-28页 |
| 2.4.1 基于独立聚类的社团检测算法 | 第23-25页 |
| 2.4.2 基于增量聚类的社团检测算法 | 第25-26页 |
| 2.4.3 基于演化聚类的社团检测算法 | 第26-28页 |
| 2.4.5 动态社团检测算法小结 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于核心社团扩展的静态社团检测方法 | 第29-47页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 问题描述与定义 | 第29-30页 |
| 3.3 算法设计 | 第30-41页 |
| 3.3.1 算法思想 | 第30页 |
| 3.3.2 算法步骤 | 第30-34页 |
| 3.3.4 算法图解说明 | 第34-38页 |
| 3.3.5 算法时间复杂度分析 | 第38-39页 |
| 3.3.6 算法web界面实现 | 第39-41页 |
| 3.4 算法实验验证 | 第41-46页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第41页 |
| 3.4.2 实验数据集 | 第41-42页 |
| 3.4.3 评判标准 | 第42页 |
| 3.4.4 算法实验结果分析 | 第42-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于增量聚类的动态社团检测方法 | 第47-70页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 问题描述与定义 | 第47页 |
| 4.3 算法设计 | 第47-55页 |
| 4.3.1 算法思想 | 第47-49页 |
| 4.3.2 算法步骤 | 第49-55页 |
| 4.3.3 算法时间复杂度分析 | 第55页 |
| 4.4 算法实验验证 | 第55-68页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第56页 |
| 4.4.2 数据集 | 第56页 |
| 4.4.3 评判标准 | 第56页 |
| 4.4.4 算法实验结果分析 | 第56-68页 |
| 4.5 算法的优化 | 第68-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 总结 | 第70-71页 |
| 5.2 展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第77-78页 |
