基于复杂网络结构特征的角色发现算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第14-29页 |
| 2.1 复杂网络基本术语 | 第14页 |
| 2.2 复杂网络节点重要性指标 | 第14-18页 |
| 2.2.1 基于网络局部属性的指标 | 第15页 |
| 2.2.2 基于网络全局属性的指标 | 第15-17页 |
| 2.2.3 基于网络位置属性的指标 | 第17-18页 |
| 2.3 基于图的角色发现算法框架 | 第18-20页 |
| 2.3.1 基于图的角色的节点等价性 | 第18-19页 |
| 2.3.2 基于图的角色发现方法 | 第19-20页 |
| 2.4 基于结构特征的角色发现算法框架 | 第20-25页 |
| 2.4.1 基于特征的角色的节点相似性 | 第20-21页 |
| 2.4.2 基于特征的角色发现方法 | 第21-25页 |
| 2.5 基于矩阵稀疏性及差异性的角色发现算法 | 第25-28页 |
| 2.5.1 基于约束非负矩阵分解的算法框架 | 第25-27页 |
| 2.5.2 稀疏性约束与差异性约束 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于局部与全局的结构特征的角色发现算法 | 第29-39页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 算法框架 | 第29-30页 |
| 3.3 节点结构特征 | 第30-32页 |
| 3.3.1 原始特征 | 第30-31页 |
| 3.3.2 邻域特征 | 第31-32页 |
| 3.4 递归特征 | 第32-35页 |
| 3.4.1 递归特征生成 | 第32-33页 |
| 3.4.2 递归特征修剪 | 第33-35页 |
| 3.5 矩阵分解 | 第35-38页 |
| 3.5.1 非负矩阵分解 | 第36-38页 |
| 3.5.2 角色划分 | 第38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于零模型的角色发现算法评价方法 | 第39-46页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 角色发现算法评价方法 | 第39-41页 |
| 4.3 基于零模型的评价方法 | 第41-45页 |
| 4.3.1 随机角色分配 | 第42页 |
| 4.3.2 随机NodeSense | 第42-44页 |
| 4.3.3 计算平均绝对误差 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第46-53页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 实验平台 | 第46页 |
| 5.3 对角色发现算法评价方法的验证 | 第46-48页 |
| 5.4 对角色发现算法的实验分析 | 第48-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 全文总结 | 第53-54页 |
| 6.2 后续工作与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
