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基于生成模型的大规模网络广义社区发现方法研究

致谢第5-6页
中文摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
1 绪论第14-33页
    1.1 研究背景和意义第15-19页
    1.2 研究现状第19-27页
        1.2.1 社会网络建模第19-20页
        1.2.2 网络广义社区发现概率模型第20-22页
        1.2.3 大规模网络社区发现概率模型第22-23页
        1.2.4 基于内容的主题发现模型第23页
        1.2.5 融合内容和链接的社区(主题)发现模型第23-27页
    1.3 问题分析第27-29页
    1.4 主要研究内容第29-31页
    1.5 文章组织结构第31-32页
    1.6 小结第32-33页
2 相关理论和技术第33-54页
    2.1 网络链接模型第33-49页
        2.1.1 简单随机块模型SBM第33-37页
        2.1.2 传统社区发现链接模型第37-41页
        2.1.3 广义社区发现链接模型第41-48页
        2.1.4 大规模网络社区发现链接模型第48-49页
    2.2 相关算法第49-53页
        2.2.1 参数估计准则第49-50页
        2.2.2 参数近似推理方法第50-53页
    2.3 小结第53-54页
3 基于扩展随机块模型的快速广义社区发现算法第54-64页
    3.1 一种快速广义社区发现算法FGSB第54-58页
        3.1.1 存储空间改进策略第55-56页
        3.1.2 运行时间改进策略第56-57页
        3.1.3 FGSB第57-58页
    3.2 实验第58-63页
        3.2.1 FGSB在不同结构网络上的性能比较第59-60页
        3.2.2 不同清晰度的传统社区网络上算法性能比较第60-62页
        3.2.3 大规模网络上FGSB算法性能测试第62-63页
    3.3 小结第63-64页
4 融合节点流行度、生成度及内容的广义社区发现方法第64-80页
    4.1 生成度-流行度随机块模型PPSB第64-68页
    4.2 融合内容和链接的内容模型PPSB-DC第68页
    4.3 实验第68-78页
        4.3.1 数据描述第69-71页
        4.3.2 非重叠社区度量第71-72页
        4.3.3 收敛性分析和重叠社区发现第72-73页
        4.3.4 非重叠社区发现性能比较第73-76页
        4.3.5 PPSB模型和PPSB-DC模型选择类个数第76-78页
    4.4 小结第78-80页
5 基于随机变分推理的大规模网络广义社区发现方法第80-94页
    5.1 相关模型分析第80-81页
    5.2 三层贝叶斯网络链接模型和随机变分推理算法第81-88页
        5.2.1 三层贝叶斯网络链接模型第81-83页
        5.2.2 基于随机变分推理的广义社区发现算法GPPSB-SVI第83-88页
    5.3 实验第88-92页
        5.3.1 GPPSB-SVI算法的准确度计算测试第90页
        5.3.2 GPPSB-SVI算法效率测试第90-92页
    5.4 小结第92-94页
6 基于混合模型的在线大规模网络广义社区发现方法第94-111页
    6.1 基于混合模型的在线变分EM算法Online-VEM第94-100页
        6.1.1 观测网络对数似然下界的可加性第96-98页
        6.1.2 在线变分EM算法第98-100页
    6.2 Online-VEM算法选择类个数第100-101页
    6.3 实验第101-109页
        6.3.1 数据描述第101-102页
        6.3.2 社区发现结果度量标准第102-103页
        6.3.3 Online-VEM算法的鲁棒性测试第103-104页
        6.3.4 算法性能比较第104-108页
        6.3.5 Online-VEM算法类个数选择第108-109页
    6.4 小结第109-111页
7 总结与展望第111-115页
    7.1 全文工作总结第111-113页
    7.2 下一步研究展望第113-115页
参考文献第115-121页
攻读博士学位期间发表的学术论文第121-122页
攻读博士学位期间参加项目第122-124页
学位论文数据集第124页

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