基于复杂网络的软件网络节点影响力挖掘算法研究及应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 复杂网络 | 第12-13页 |
| 1.2.2 软件网络 | 第13页 |
| 1.3 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 文章的总体结构 | 第15-17页 |
| 第2章 软件系统的技术理论 | 第17-23页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 复杂网络的研究内容 | 第18-20页 |
| 2.3 基于复杂网络的软件网络 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于函数调用信息的节点影响力挖掘算法研究 | 第23-37页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 构建复杂软件网络 | 第23-29页 |
| 3.2.1 追踪软件执行轨迹 | 第23-26页 |
| 3.2.2 构建加权有向软件网络 | 第26-29页 |
| 3.3 相关定义 | 第29-31页 |
| 3.4 节点影响力挖掘算法 | 第31-35页 |
| 3.4.1 节点对单一节点的k度影响力度量 | 第31-34页 |
| 3.4.2 节点在软件网络中的整体影响力度量 | 第34-35页 |
| 3.5 算法实现过程 | 第35-36页 |
| 3.6 节点影响力计算举例 | 第36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于节点影响力的社团发现算法研究 | 第37-48页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 社团结构的研究内容 | 第38-41页 |
| 4.2.1 社团结构的定义 | 第38-39页 |
| 4.2.2 社团发现算法概述 | 第39-40页 |
| 4.2.3 社团结构划分的评价标准 | 第40-41页 |
| 4.2.4 社团结构的研究意义 | 第41页 |
| 4.3 相关定义 | 第41-43页 |
| 4.4 基于节点影响力的社团发现算法 | 第43-47页 |
| 4.4.1 种子节点的选择 | 第43-45页 |
| 4.4.2 社团扩张策略 | 第45-47页 |
| 4.5 算法实现过程 | 第47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第48-55页 |
| 5.1 实验环境 | 第48页 |
| 5.2 实验数据的提取 | 第48-49页 |
| 5.3 影响力节点挖掘算法的实验结果与分析 | 第49-52页 |
| 5.3.1 获取节点的影响力(IFP) | 第49页 |
| 5.3.2 对比软件版本迭代节点的IFP值 | 第49-52页 |
| 5.4 社团发现挖掘算法的实验结果与分析 | 第52-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
