多关系网络社团划分算法的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15页 |
| 1.4 文章结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章总结 | 第16-17页 |
| 第2章 相关工作介绍 | 第17-31页 |
| 2.1 复杂网络理论 | 第17-20页 |
| 2.1.1 复杂网络研究的理论突破 | 第17-20页 |
| 2.1.2 社会网络相关概念 | 第20页 |
| 2.2 复杂网络研究方法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 图的基本类型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 网络的表示方法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 网络的拓扑性质 | 第22-23页 |
| 2.3 复杂网络中社团发现问题 | 第23-25页 |
| 2.3.1 社团结构的定义 | 第24-25页 |
| 2.3.2 模块度 | 第25页 |
| 2.4 社团发现相关算法 | 第25-30页 |
| 2.4.1 基于图划分的算法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 基于层次聚类的算法 | 第26-27页 |
| 2.4.3 基于标签的算法 | 第27-28页 |
| 2.4.4 其他经典算法 | 第28-30页 |
| 2.5 本章总结 | 第30-31页 |
| 第3章 静态多关系网络社团划分算法 | 第31-45页 |
| 3.1 算法的提出 | 第31-35页 |
| 3.1.1 算法的基本思想 | 第31-33页 |
| 3.1.2 相关的定义和函数 | 第33-34页 |
| 3.1.3 基本思想的验证 | 第34-35页 |
| 3.2 算法的实现 | 第35-39页 |
| 3.2.1 主要数据结构 | 第36-37页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第37-39页 |
| 3.3 算法的扩展 | 第39-42页 |
| 3.3.1 定义及函数的修改 | 第39-40页 |
| 3.3.2 算法过程的改进 | 第40页 |
| 3.3.3 实验分析 | 第40-42页 |
| 3.4 复杂度分析 | 第42-44页 |
| 3.4.1 空间复杂度 | 第43页 |
| 3.4.2 时间复杂度 | 第43-44页 |
| 3.5 本章总结 | 第44-45页 |
| 第4章 动态多关系网络社团划分算法 | 第45-55页 |
| 4.1 动态算法的提出 | 第45-48页 |
| 4.1.1 网络的动态变化 | 第45-46页 |
| 4.1.2 社团的动态变化 | 第46-48页 |
| 4.2 算法的描述 | 第48-53页 |
| 4.2.1 动态数据表示方法 | 第48页 |
| 4.2.2 社团变化的判定 | 第48-51页 |
| 4.2.3 算法的实现 | 第51-53页 |
| 4.3 复杂度分析 | 第53-54页 |
| 4.3.1 空间复杂度 | 第53页 |
| 4.3.2 时间复杂度 | 第53-54页 |
| 4.4 本章总结 | 第54-55页 |
| 第5章 社交网络实证分析与应用 | 第55-69页 |
| 5.1 实验设计 | 第55-60页 |
| 5.1.1 影响力模型 | 第56页 |
| 5.1.2 多关系网络模型 | 第56-58页 |
| 5.1.3 数据存储设计 | 第58-60页 |
| 5.2 实验数据集处理 | 第60-63页 |
| 5.2.1 多关系网络特性 | 第60-62页 |
| 5.2.2 实证动态网络特性 | 第62-63页 |
| 5.3 MRCD算法实验 | 第63-65页 |
| 5.3.1 实验目的 | 第63页 |
| 5.3.2 实验环境 | 第63-64页 |
| 5.3.3 实验结果及分析 | 第64-65页 |
| 5.4 DMRCD算法实验 | 第65-67页 |
| 5.4.1 实验目的 | 第65页 |
| 5.4.2 实验环境 | 第65页 |
| 5.4.3 实验结果及分析 | 第65-67页 |
| 5.5 算法应用 | 第67-68页 |
| 5.5.1 朋友推荐应用 | 第67-68页 |
| 5.5.2 热点话题监控 | 第68页 |
| 5.6 本章总结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第81页 |
