| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 绪论 | 第9-16页 |
| 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 本文研究成果和内容安排 | 第13-16页 |
| 第一章 邮件系统数据预处理方法 | 第16-28页 |
| ·MIME 邮件结构格式 | 第16-17页 |
| ·邮件的提取技术 | 第17-18页 |
| ·邮件头的提取 | 第17页 |
| ·邮件边界的确定 | 第17-18页 |
| ·邮件附件的提取 | 第18页 |
| ·基于粗糙集的属性值约简算法 | 第18-21页 |
| ·粗糙集相关定义 | 第19页 |
| ·一般值约简算法 | 第19页 |
| ·启发式值约简算法 | 第19-20页 |
| ·改进值约简算法 | 第20-21页 |
| ·邮件系统的时间属性分类和属性值约简方法 | 第21-27页 |
| ·基于粗糙集的邮件系统相关定义 | 第22-23页 |
| ·按邮件收发时间属性分类的方法 | 第23-24页 |
| ·邮件的核心属性值约简方法 | 第24页 |
| ·实验结果与分析 | 第24-27页 |
| 本章小结 | 第27-28页 |
| 第二章 社会网络分析相关算法 | 第28-37页 |
| ·社团及其相关概念 | 第28-30页 |
| ·社团基本概念 | 第28-29页 |
| ·社团节点间的紧密度度量 | 第29-30页 |
| ·社会网络分析方法 | 第30-36页 |
| ·小团体分析 | 第30-32页 |
| ·中心性分析 | 第32-34页 |
| ·角色分析 | 第34-36页 |
| 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于节点核心影响度的社团核心发现方法 | 第37-44页 |
| ·相关概念 | 第37-38页 |
| ·算法描述 | 第38-39页 |
| ·算法的仿真实验 | 第39-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-43页 |
| 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于Enron 邮件数据集的社团核心与层次发现 | 第44-54页 |
| ·关于Enron 公司 | 第44页 |
| ·关于Enron 邮件数据集 | 第44-45页 |
| ·Enron 邮件预处理 | 第45-48页 |
| ·数据库的设计 | 第45-47页 |
| ·Enron 邮件数据集的分类和约简 | 第47-48页 |
| ·Enron 邮件网络社团的核心发现 | 第48-51页 |
| ·Enron 邮件网络社团的层次发现 | 第51-53页 |
| 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |