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复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-9页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 研究背景与意义第9-16页
    1.2 研究内容第16-17页
    1.3 常用的符号第17页
    1.4 论文组织第17-19页
第二章 相关研究第19-44页
    2.1 非重叠社区发现方法研究现状第19-24页
        2.1.1 无监督社区发现方法第20-22页
        2.1.2 半监督社区发现方法第22-24页
    2.2 重叠社区发现方法研究现状第24-28页
        2.2.1 脆性重叠社区发现方法第24-27页
        2.2.2 模糊重叠社区发现方法第27-28页
    2.3 扰动对网络影响的研究现状第28-34页
        2.3.1 扰动对网络结构的影响第28-31页
        2.3.2 扰动对社区结构的影响第31-34页
    2.4 本文中的网络数据集第34-40页
        2.4.1 人工网络第34-36页
        2.4.2 真实网络第36-40页
    2.5 本文中的社区划分准确度度量第40-44页
        2.5.1 模块度度量及其扩展第40-41页
        2.5.2 归一化互信息度量及其扩展第41页
        2.5.3 边缘索引度量及其扩展第41-44页
第三章 基于半监督的非重叠社区发现方法第44-66页
    3.1 引言第44-46页
    3.2 基于标签传播的半监督社区发现方法第46-54页
        3.2.1 问题定义第46页
        3.2.2 基于标签传播的半监督社区发现算法(SLPA)第46-48页
        3.2.3 实验与讨论第48-54页
    3.3 基于离散电势理论的半监督社区发现方法第54-63页
        3.3.1 问题定义第54-55页
        3.3.2 基于离散电势理论的半监督社区发现算法(SDPT)第55-58页
        3.3.3 实验与讨论第58-63页
    3.4 本章小结第63-66页
第四章 基于局部随机游走的重叠社区发现方法第66-79页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 基于局部随机游走的模糊重叠社区识别框架第67-71页
        4.2.1 局部随机游走第67-69页
        4.2.2 多维尺度变换(MDS)第69-70页
        4.2.3 Fuzzy c-means第70页
        4.2.4 算法和复杂性分析第70-71页
    4.3 算法的参数选择第71-73页
        4.3.1 社区个数k 的选择第71-72页
        4.3.2 随机游走步数t的选择第72-73页
        4.3.3 低维空间维数 p 的选择第73页
    4.4 实验及分析第73-78页
        4.4.1 人工网络第74-76页
        4.4.2 真实网络第76-78页
    4.5 本章小结第78-79页
第五章 扰动网络对社区发现方法的影响第79-90页
    5.1 引言第79-80页
    5.2 扰动网络模型第80-82页
    5.3 扰动网络对社区发现方法的影响第82-89页
    5.4 本章小结第89-90页
第六章 总结与展望第90-95页
    6.1 本文研究总结第90-93页
    6.2 未来研究与展望第93-95页
参考文献第95-105页
发表论文和参加科研情况说明第105-106页
致谢第106页

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