大型社交网络中的社区发现技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文主要工作和组织结构 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-19页 |
| 第2章 相关技术综述 | 第19-33页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 复杂网络及社交网络概述 | 第19-21页 |
| 2.2.1 复杂网络 | 第19页 |
| 2.2.2 社交网络 | 第19-20页 |
| 2.2.3 小世界属性 | 第20页 |
| 2.2.4 无尺度属性 | 第20-21页 |
| 2.3 社区发现概述 | 第21-25页 |
| 2.3.1 社区的概念和定义 | 第21-22页 |
| 2.3.2 社区发现问题 | 第22页 |
| 2.3.3 社区质量评价指标 | 第22-24页 |
| 2.3.4 仿真测试网络模型 | 第24-25页 |
| 2.4 社区发现算法介绍 | 第25-31页 |
| 2.4.1 网络分割算法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 层次聚类算法 | 第26-27页 |
| 2.4.3 模块度优化算法 | 第27-29页 |
| 2.4.4 标签传播算法 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 引入节点吸引力的社区发现算法 | 第33-45页 |
| 3.1 节点的社区选择行为 | 第33页 |
| 3.2 社交网络中节点的吸引力 | 第33页 |
| 3.3 吸引力标签传播算法 | 第33-37页 |
| 3.3.1 节点吸引力计算 | 第34页 |
| 3.3.2 标签传播机制 | 第34-35页 |
| 3.3.3 ALPA执行过程 | 第35-36页 |
| 3.3.4 算法结束条件 | 第36-37页 |
| 3.4 实验和结果分析 | 第37-44页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第37页 |
| 3.4.2 仿真网络实验 | 第37-39页 |
| 3.4.3 真实网络实验 | 第39-42页 |
| 3.4.4 算法最大迭代次数的确定 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 针对有向社区的社区发现算法 | 第45-59页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 社交网络中连接的方向性 | 第45-46页 |
| 4.3 有向社交网络中节点的行为和节点相似度 | 第46-47页 |
| 4.4 社交网络中的有向社区 | 第47-48页 |
| 4.5 有向标签传播算法 | 第48-51页 |
| 4.5.1 有向社交网络中节点的影响力 | 第48-49页 |
| 4.5.2 标签更新机制 | 第49-50页 |
| 4.5.3 DLPA执行过程 | 第50-51页 |
| 4.5.4 算法结束条件 | 第51页 |
| 4.6 实验与结果分析 | 第51-58页 |
| 4.6.1 数据集 | 第51页 |
| 4.6.2 无向网络测试 | 第51-53页 |
| 4.6.3 有向社区划分对比无向社区划分 | 第53-54页 |
| 4.6.4 Twitter数据集 | 第54-56页 |
| 4.6.5 其它网络数据集 | 第56-57页 |
| 4.6.6 算法运行时间测试 | 第57-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录A(攻读硕士学位期间发表的学术论文目录) | 第67-68页 |
| 附录B(攻读硕士学位期间所参与的科研项目目录) | 第68页 |
