网络社区发现技术研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 引言 | 第12-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·社区发现技术的研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容和主要工作 | 第14-15页 |
| ·论文结构和安排 | 第15-16页 |
| 2 复杂网络与社区发现概述 | 第16-30页 |
| ·复杂网络基本理论 | 第16-21页 |
| ·复杂网络的表示 | 第16页 |
| ·复杂网络的基本模型 | 第16-19页 |
| ·复杂网络的特征度量 | 第19-21页 |
| ·社会网络分析 | 第21-22页 |
| ·六度分割理论 | 第21页 |
| ·150法则 | 第21-22页 |
| ·社区发现技术概述 | 第22-29页 |
| ·网络的社区结构 | 第22-23页 |
| ·社区结构发现算法 | 第23-28页 |
| ·社区结构的评价 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 PSLPA偏好选择标签传播算法 | 第30-41页 |
| ·LPA标签传播算法及其分析、实现 | 第30-33页 |
| ·LPA标签传播算法的基本原理 | 第30-31页 |
| ·LPA标签传播算法实现及分析 | 第31-33页 |
| ·偏好选择标签传播算法 | 第33-37页 |
| ·边聚集系数 | 第33-34页 |
| ·节点标签初始化 | 第34-35页 |
| ·标签更新策略 | 第35-36页 |
| ·PSLPA算法实现及分析 | 第36-37页 |
| ·仿真及结果分析 | 第37-40页 |
| ·评价指标 | 第37页 |
| ·真实网络实验 | 第37-39页 |
| ·人工合成网络实验 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于多种群遗传算法的重叠社区发现 | 第41-54页 |
| ·多种群遗传算法 | 第41-42页 |
| ·基于多种群进化的重叠社区发现算法 | 第42-48页 |
| ·问题描述 | 第42页 |
| ·种群初始化 | 第42-44页 |
| ·选择算子 | 第44页 |
| ·杂交算子 | 第44-45页 |
| ·变异算子 | 第45-46页 |
| ·种群迁移方案 | 第46-47页 |
| ·算法整体描述及分析 | 第47-48页 |
| ·仿真及结果分析 | 第48-52页 |
| ·评价指标 | 第48-49页 |
| ·结果及分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 5 基于社区发现技术的网络舆论分析系统 | 第54-68页 |
| ·系统设计 | 第54-55页 |
| ·系统功能概述 | 第54-55页 |
| ·系统总体设计 | 第55页 |
| ·系统关键模块设计及实现 | 第55-63页 |
| ·用户关系网络抽取模块 | 第55-58页 |
| ·群体结构挖掘模块 | 第58-61页 |
| ·社区舆论分析模块 | 第61-62页 |
| ·网络可视化模块 | 第62-63页 |
| ·系统运行测试 | 第63-67页 |
| ·用户关系网络抽取与分析 | 第63-65页 |
| ·舆论群体结构挖掘 | 第65-66页 |
| ·社区舆论分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·论文总结 | 第68-69页 |
| ·研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 作者简历 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
