动态社会网络社团结构的划分
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 静态社团划分 | 第9-11页 |
| 1.2.2 动态社团划分 | 第11-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构安排 | 第15-17页 |
| 2 相关基础工作 | 第17-23页 |
| 2.1 符号基本定义 | 第17-18页 |
| 2.2 评价指标 | 第18-19页 |
| 2.3 本文工作介绍 | 第19-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 重要节点识别算法 | 第23-33页 |
| 3.1 相关理论介绍 | 第23-24页 |
| 3.1.1 两类重要节点 | 第23-24页 |
| 3.1.2 结构洞识别算法 | 第24页 |
| 3.2 DI算法的提出 | 第24-25页 |
| 3.2.1 算法的基本思想 | 第24-25页 |
| 3.2.2 算法的定义和目标 | 第25页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第25页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第25-32页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第25-26页 |
| 3.3.2 数据集介绍 | 第26页 |
| 3.3.3 α和β的取值 | 第26-27页 |
| 3.3.4 各算法与SIR模型的相关性分析 | 第27-30页 |
| 3.3.5 DI算法有效性分析 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 静态社团划分算法 | 第33-45页 |
| 4.1 相关理论介绍 | 第33-35页 |
| 4.1.1 节点相似度函数 | 第33-34页 |
| 4.1.2 局部模块度 | 第34-35页 |
| 4.2 主要工作 | 第35-38页 |
| 4.2.1 接近度的提出 | 第35-36页 |
| 4.2.2 SHP算法的提出 | 第36-38页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第39页 |
| 4.3.2 数据集介绍 | 第39页 |
| 4.3.3 评价指标 | 第39页 |
| 4.3.4 实验结果比较 | 第39-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 5 动态社团划分算法 | 第45-56页 |
| 5.1 主要工作 | 第45-50页 |
| 5.1.1 ILC算法的提出 | 第45-48页 |
| 5.1.2 LSHP算法的提出 | 第48-50页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第50-55页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第50页 |
| 5.2.2 数据集介绍 | 第50页 |
| 5.2.3 评价指标 | 第50页 |
| 5.2.4 参数设置 | 第50-52页 |
| 5.2.5 实验结果分析 | 第52-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63页 |
