| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 复杂网络重叠社团检测算法的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 基于k-clique渗流的重叠社团检测算法国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.3 基于局部扩充与优化的重叠社团检测算法国内外研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 本文的工作与安排 | 第20-23页 |
| 第二章 复杂网络社团检测的相关基础 | 第23-31页 |
| 2.1 复杂网络社团结构相关定义 | 第23-25页 |
| 2.2 社团检测评价指标 | 第25-27页 |
| 2.2.1 模块度函数 | 第25-27页 |
| 2.2.2 归一化互信息 | 第27页 |
| 2.3 复杂网络重叠社团结构检测的相关算法介绍 | 第27-30页 |
| 2.3.1 CPM算法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 LC算法 | 第28-29页 |
| 2.3.3 COPRA算法 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于弱团渗流的重叠社团检测算法 | 第31-46页 |
| 3.1 基于弱团渗流的重叠社团检测算法 | 第31-37页 |
| 3.1.1 算法思想 | 第31-32页 |
| 3.1.2 算法流程 | 第32页 |
| 3.1.3 弱团检测策略 | 第32-35页 |
| 3.1.4 弱团合并策略 | 第35-37页 |
| 3.1.5 算法时间复杂度分析 | 第37页 |
| 3.2 实验与分析 | 第37-45页 |
| 3.2.1 参数设置与评价指标 | 第37-38页 |
| 3.2.2 LFR生成网络上的对比实验 | 第38-43页 |
| 3.2.3 真实网络上的对比实验 | 第43-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于局部邻居信息的快速重叠社团检测算法 | 第46-60页 |
| 4.1 基于局部邻居信息的快速重叠社团检测算法 | 第46-53页 |
| 4.1.1 算法思想 | 第46-47页 |
| 4.1.2 算法流程 | 第47-50页 |
| 4.1.3 社团扩充策略 | 第50-51页 |
| 4.1.4 过滤操作 | 第51-52页 |
| 4.1.5 算法时间复杂度分析 | 第52-53页 |
| 4.2 实验与分析 | 第53-59页 |
| 4.2.1 参数设置与评价指标 | 第53页 |
| 4.2.2 LFR生成网络上的对比实验 | 第53-57页 |
| 4.2.3 真实网络上的对比实验 | 第57-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结和展望 | 第60-62页 |
| 5.1 工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 未来展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第69页 |