复杂网络中的社团发现算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·复杂网络的研究背景 | 第9-11页 |
| ·复杂网络社团发现中使用的指标 | 第11-15页 |
| ·章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 复杂网络社团发现算法综述 | 第16-30页 |
| ·复杂网络社团发现研究现状 | 第16-28页 |
| ·传统方法 | 第16-19页 |
| ·分治法 | 第19-22页 |
| ·基于模块度的方法 | 第22-26页 |
| ·动态方法 | 第26页 |
| ·信息压缩方法 | 第26-27页 |
| ·发现社团间重叠的方法 | 第27-28页 |
| ·社团发现现状小结 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于结点相似性的层次化社团发现算法 | 第30-47页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·算法思想 | 第30-33页 |
| ·算法内容 | 第33-38页 |
| ·阈值化步骤 | 第33-34页 |
| ·第一层扩散步骤 | 第34-35页 |
| ·第二层扩散步骤 | 第35-38页 |
| ·算法关键技术 | 第38-41页 |
| ·初始阈值的确定 | 第38-40页 |
| ·局部核心树结构的寻找 | 第40页 |
| ·第一层扩散步骤 | 第40-41页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第41-42页 |
| ·算法的测试结果 | 第42-46页 |
| ·在三个经典数据集上的测试 | 第43-44页 |
| ·在人工生成的数据集上的测试 | 第44-46页 |
| ·算法的分析和总结 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 动态网络的社团发现算法 | 第47-63页 |
| ·背景介绍 | 第47页 |
| ·相关算法 | 第47-49页 |
| ·算法介绍 | 第49-53页 |
| ·算法思想 | 第49-50页 |
| ·概念定义部分 | 第50页 |
| ·算法步骤 | 第50-51页 |
| ·算法性能分析 | 第51-52页 |
| ·算法分析 | 第52-53页 |
| ·实验步骤 | 第53-61页 |
| ·人工生成的动态衍化网络数据集 | 第53-57页 |
| ·安然邮件数据集 | 第57-61页 |
| ·算法总结与展望 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 全文总结 | 第63-65页 |
| ·主要结论 | 第63页 |
| ·研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 符号与标记(附录I) | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第73-74页 |
| 附件 | 第74-76页 |
