| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 “异构社会网络”理论研究 | 第18-40页 |
| ·社会网络的基本性质 | 第18-21页 |
| ·社会网络的图表示 | 第18页 |
| ·平均路径长度与介数 | 第18-20页 |
| ·聚类系数 | 第20页 |
| ·度分布 | 第20-21页 |
| ·“异构社会网络”理论 | 第21-24页 |
| ·“异构社会网络”简介 | 第21-22页 |
| ·“异构社会网络”的表示 | 第22-23页 |
| ·“异构社会网络”分析的应用 | 第23-24页 |
| ·“异构社会网络”关系抽取方法 | 第24-27页 |
| ·问题描述 | 第25-26页 |
| ·基于回归的方法 | 第26-27页 |
| ·基于最小切割的方法 | 第27页 |
| ·经典社区检测算法 | 第27-37页 |
| ·层次聚类法 | 第28-30页 |
| ·基于模块度优化算法 | 第30-31页 |
| ·图分割法 | 第31页 |
| ·基于统计推理方法 | 第31-35页 |
| ·重叠社区发现算法 | 第35-37页 |
| ·社区检测评价标准 | 第37-39页 |
| ·模块度Qn | 第38-39页 |
| ·归一化互信息 NMI | 第39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第三章 “异构网络社区检测 MutuRank 算法 | 第40-49页 |
| ·相关工作 | 第40页 |
| ·基本概念定义 | 第40-43页 |
| ·MultiRank 算法 | 第43-44页 |
| ·MutuRank 算法 | 第44-47页 |
| ·理论分析 | 第47-49页 |
| 第四章 单关系网络的模糊检测 | 第49-52页 |
| ·单关系网络的产生 | 第49页 |
| ·高斯混合模型与近邻知识 | 第49-52页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第52-64页 |
| ·实验环境 | 第52页 |
| ·基于合成网络的实验 | 第52-59页 |
| ·基于 DBLP 网络的实验 | 第59-64页 |
| ·DBLP 数据收集 | 第60页 |
| ·DBLP 异构网络的构造 | 第60页 |
| ·对比实验 | 第60-64页 |
| 第六章 结论 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第71-72页 |