基于局部扩散的复杂网络社区发现算法研究
| 提要 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 复杂网络与社区发现理论概述 | 第16-27页 |
| 2.1 复杂网络的概念 | 第16页 |
| 2.2 复杂网络的特性 | 第16-19页 |
| 2.2.1 小世界特性 | 第17-18页 |
| 2.2.2 无标度属性 | 第18-19页 |
| 2.3 社区发现概述 | 第19-21页 |
| 2.4 经典社区发现算法 | 第21-24页 |
| 2.4.1 划分方法 | 第21页 |
| 2.4.2 分裂方法 | 第21-23页 |
| 2.4.3 模块度优化方法 | 第23-24页 |
| 2.4.4 基于标签传播方法 | 第24页 |
| 2.5 重叠社区发现算法 | 第24-26页 |
| 2.5.1 派系过滤算法 | 第24页 |
| 2.5.2 社区重叠传播算法 | 第24-25页 |
| 2.5.3 派系层次聚类算法 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于局部信息的社区发现算法 | 第27-45页 |
| 3.1 研究背景 | 第27页 |
| 3.2 核心节点 | 第27-31页 |
| 3.2.1 局部度数中心性 | 第27-28页 |
| 3.2.2 扩展局部度数中心性 | 第28-30页 |
| 3.2.3 中心点分布 | 第30-31页 |
| 3.3 局部社区扩散 | 第31-34页 |
| 3.3.1 改进局部模块度方法 | 第31-33页 |
| 3.3.2 扩散加速 | 第33-34页 |
| 3.4 算法说明 | 第34-36页 |
| 3.4.1 算法流程 | 第34-35页 |
| 3.4.2 社区合并 | 第35-36页 |
| 3.5 数据实验 | 第36-44页 |
| 3.5.1 评价指标 | 第36-37页 |
| 3.5.2 空手道俱乐部网络 | 第37-39页 |
| 3.5.3 海豚社会网络 | 第39-40页 |
| 3.5.4 政治书籍网络 | 第40-42页 |
| 3.5.5 大学橄榄球联盟网络 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于模块度的社区质量评价指标 | 第45-52页 |
| 4.1 研究背景 | 第45-46页 |
| 4.2 经典社区评价指标 | 第46-47页 |
| 4.2.1 基于节点正确划分比例的方法 | 第46页 |
| 4.2.2 基于聚类指标的方法 | 第46-47页 |
| 4.2.3 基于局部社区密度的方法 | 第47页 |
| 4.3 基于模块度的社区评价指标 | 第47-51页 |
| 4.3.1 评价指标定义 | 第47-49页 |
| 4.3.2 指标实验 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
