一种基于三角环的Hub算法扩展
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 前言 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文的组织 | 第11-13页 |
| 第二章 基本概念和方法 | 第13-26页 |
| 2.1 社会网络和社区发现 | 第13-17页 |
| 2.1.1 社会网络 | 第13-14页 |
| 2.1.2 社区和社区发现 | 第14-17页 |
| 2.2 社区发现方法 | 第17-26页 |
| 2.2.1 点度中心性 | 第17-19页 |
| 2.2.2 相似度 | 第19-20页 |
| 2.2.3 聚类系数与聚集性 | 第20-21页 |
| 2.2.4 Hub算法 | 第21-23页 |
| 2.2.5 Radicchi算法和三角环 | 第23-24页 |
| 2.2.6 层次聚类算法 | 第24-26页 |
| 第三章 一种基于三角环的Hub算法扩展 | 第26-38页 |
| 3.1 问题的提出 | 第26-29页 |
| 3.2 算法基本思想 | 第29-30页 |
| 3.3 基本概念 | 第30-33页 |
| 3.4 基于三角环的Hub算法扩展 | 第33-38页 |
| 3.4.1 算法描述 | 第34-37页 |
| 3.4.2 算法复杂性分析 | 第37-38页 |
| 第四章 实验 | 第38-47页 |
| 4.1 Zachary Karate数据集 | 第38-40页 |
| 4.2 海豚社交网络 | 第40-42页 |
| 4.3 三角环数量较多的网络拓扑 | 第42-45页 |
| 4.4 规模较大的高聚集性网络结构 | 第45-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 论文内容总结 | 第47-48页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
