| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 图目录 | 第12-14页 |
| 表目录 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| ·论文背景和意义 | 第15-16页 |
| ·国内外相关研究分析 | 第16-19页 |
| ·社交网络中基于地理位置特征的研究 | 第16-18页 |
| ·重叠社团发现的研究 | 第18-19页 |
| ·论文研究目标及内容 | 第19-20页 |
| ·全文的组织结构 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 社交网络中用户地理位置特征以及重叠社团发现相关研究 | 第21-29页 |
| ·社交网络中用户地理位置特征 | 第21-22页 |
| ·社团结构度量 | 第22-24页 |
| ·基于中心度度量 | 第22-23页 |
| ·基于模块度度量 | 第23-24页 |
| ·其它度量方式 | 第24页 |
| ·社团发现算法分类 | 第24-28页 |
| ·非重叠社团发现算法 | 第25-26页 |
| ·重叠社团发现算法 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于地理位置特征的用户相似度计算方法 | 第29-45页 |
| ·问题的提出 | 第29-30页 |
| ·用户地理位置特征定义 | 第30-31页 |
| ·基于地理位置特征的用户相似度计算模型 | 第31-37页 |
| ·主题提取模型 | 第31-35页 |
| ·基于地理位置特征主题模型构建方法 | 第35页 |
| ·用户相似度计算方法 | 第35-37页 |
| ·算法分析与设计 | 第37-38页 |
| ·算法目标 | 第37页 |
| ·算法设计 | 第37-38页 |
| ·算法分析 | 第38页 |
| ·实验验证 | 第38-44页 |
| ·实验设置 | 第38-41页 |
| ·实验分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 社交网络中基于地理位置特征的重叠社团发现算法 | 第45-53页 |
| ·问题的提出 | 第45页 |
| ·社交网络中基于地理位置特征的重叠社团发现模型 | 第45-47页 |
| ·算法分析与设计 | 第47-50页 |
| ·算法目标 | 第47页 |
| ·算法设计 | 第47-50页 |
| ·算法分析 | 第50页 |
| ·实验验证 | 第50-52页 |
| ·实验设置 | 第50-51页 |
| ·实验分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 社交网中基于地理位置特征的重叠社团发现可视化工具设计与实现 | 第53-71页 |
| ·重叠社团发现可视化工具整体结构设计 | 第53-56页 |
| ·重叠社团可视化工具的体系结构设计 | 第53-55页 |
| ·系统功能模块的描述 | 第55页 |
| ·系统处理流程 | 第55-56页 |
| ·数据预处理模块的设计与实现 | 第56-61页 |
| ·主题提取模块的设计与实现 | 第61-62页 |
| ·相似度计算模块的设计与实现 | 第62-65页 |
| ·重叠社团发现模块的设计与实现 | 第65-68页 |
| ·可视化模块的设计与实现 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 系统测试与分析 | 第71-77页 |
| ·测试设计 | 第71页 |
| ·功能测试 | 第71-76页 |
| ·预处理模块和主题提取模块的测试 | 第71-73页 |
| ·相似度计算功能 | 第73-75页 |
| ·重叠社团发现功能 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论与展望 | 第77-79页 |
| 1 工作总结 | 第77-78页 |
| 2 工作展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
