基于k-truss的紧密社区查询算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文结构 | 第12-13页 |
| 第2章 基础知识概述 | 第13-22页 |
| 2.1 基础知识 | 第13-19页 |
| 2.1.1 搭便车效应 | 第16-18页 |
| 2.1.2 紧密社区问题定义 | 第18-19页 |
| 2.2 紧密社区查询的基本算法 | 第19-21页 |
| 2.2.0 LCTC算法 | 第20页 |
| 2.2.1 Basic算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 BulkBasic算法 | 第21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于SteinerTree的优化策略 | 第22-31页 |
| 3.1 问题分析 | 第22-25页 |
| 3.2 基于边的扩张策略 | 第25-30页 |
| 3.2.1 算法思想 | 第25-26页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第26-29页 |
| 3.2.3 算法分析 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于批量删除的优化策略 | 第31-43页 |
| 4.1 问题分析 | 第31-36页 |
| 4.1.1 单结点删除策略 | 第31-35页 |
| 4.1.2 批量结点删除策略 | 第35-36页 |
| 4.2 BulkDelete++算法 | 第36-42页 |
| 4.2.1 算法思想 | 第36-40页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第40-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第43-52页 |
| 5.1 引言 | 第43页 |
| 5.2 实验环境 | 第43-45页 |
| 5.2.1 软硬件配置 | 第43页 |
| 5.2.2 数据集 | 第43-44页 |
| 5.2.3 评价指标 | 第44-45页 |
| 5.3 性能分析与比较 | 第45-50页 |
| 5.3.1 扩张策略效果比较 | 第45-49页 |
| 5.3.2 删除策略效果比较 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
