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基于节点重要性的社团检测算法研究

摘要第2-3页
Abstract第3-4页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.3 论文研究内容第11-12页
    1.4 论文组织结构第12-13页
第二章 复杂网络和社团检测概述第13-25页
    2.1 复杂网络第13-18页
        2.1.1 复杂网络的发展第13-14页
        2.1.2 复杂网络的表示第14-15页
        2.1.3 复杂网络的拓扑特性第15-16页
        2.1.4 复杂网络的基本模型第16-18页
    2.2 复杂网络社团检测方法第18-24页
        2.2.1 社团结构定义第18页
        2.2.2 社团检测算法第18-22页
        2.2.3 性能评估标准第22-23页
        2.2.4 评判基准图第23-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第三章 基于节点重要性的改进模块度优化社团检测算法第25-49页
    3.1 Louvain社团检测算法第25-27页
        3.1.1 Louvain算法过程第25-26页
        3.1.2 Louvain算法改进工作第26-27页
    3.2 基于节点重要性的改进模块度优化社团检测算法(NIRM)第27-38页
        3.2.1 本章算法提出的动机第27-29页
        3.2.2 节点重要性排序算法第29-31页
        3.2.3 输入网络的预处理第31-33页
        3.2.4 重要节点扩展形成初始社团第33-37页
        3.2.5 本章算法具体过程描述第37-38页
    3.3 实验和算法性能分析第38-47页
        3.3.1 实验数据集第39-40页
        3.3.2 实验结果第40-45页
        3.3.3 不同节点重要性排序算法实验结果对比第45-46页
        3.3.4 改进算法和其他算法实验结果的比较和评价第46-47页
    3.4 本章小结第47-49页
第四章 基于模块度和节点重要性的改进标签传播算法第49-62页
    4.1 标签传播社团检测算法第49-51页
        4.1.1 标签传播算法过程第49-50页
        4.1.2 标签传播算法改进工作第50-51页
    4.2 基于模块度和节点重要性的改进标签传播算法(MDLPA)第51-55页
        4.2.1 本章算法提出的动机第51-52页
        4.2.2 基于模块度和节点重要性的改进标签传播算法第52-54页
        4.2.3 本章算法具体过程描述第54-55页
    4.3 实验和算法性能分析第55-60页
        4.3.1 实验数据集第55页
        4.3.2 实验结果第55-57页
        4.3.3 改进算法和其他算法实验结果的比较和评价第57-60页
    4.4 本章小结第60-62页
第五章 总结与展望第62-64页
    5.1 工作总结第62-63页
    5.2 工作展望第63-64页
参考文献第64-68页
在学期间的研究成果第68-69页
致谢第69页

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