| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 相关技术 | 第16-26页 |
| 2.1 社交网络与加权网络 | 第16-20页 |
| 2.1.1 复杂网络与社交网络 | 第16-17页 |
| 2.1.2 社交网络的特性 | 第17-20页 |
| 2.1.3 加权网络 | 第20页 |
| 2.2 PageRank算法 | 第20-22页 |
| 2.3 社区与社区发现 | 第22-25页 |
| 2.3.1 社区 | 第22页 |
| 2.3.2 社区发现算法 | 第22-24页 |
| 2.3.3 社区发现算法评价指标 | 第24-25页 |
| 2.4 强连接与弱连接 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于MLPA-IC的社区发现算法的设计与实现 | 第26-46页 |
| 3.1 传统的标签传播算法 | 第26-29页 |
| 3.1.1 算法详细介绍 | 第26-28页 |
| 3.1.2 算法改进的三个维度 | 第28-29页 |
| 3.2 融入节点间紧密度的标签传播算法 | 第29-31页 |
| 3.2.1 算法提出的背景与意义 | 第29页 |
| 3.2.2 算法详细介绍 | 第29-31页 |
| 3.3 融入节点影响力和节点间紧密度的一阶标签传播算法 | 第31-37页 |
| 3.3.1 算法提出的背景与意义 | 第31页 |
| 3.3.2 基于一阶PageRank算法的节点影响力分析 | 第31-34页 |
| 3.3.3 一阶标签传播算法的设计与实现 | 第34-37页 |
| 3.4 融入节点影响力和节点间紧密度的二阶标签传播算法 | 第37-44页 |
| 3.4.1 算法提出的背景与意义 | 第37-38页 |
| 3.4.2 基于二阶PageRank算法的节点影响力分析 | 第38-40页 |
| 3.4.3 二阶标签传播算法的设计与实现 | 第40-44页 |
| 3.5 融入节点影响力和节点间紧密度的三阶标签传播算法 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于MLPA-IC的社区发现算法的性能测试 | 第46-58页 |
| 4.1 测试环境 | 第46页 |
| 4.2 测试数据集 | 第46-49页 |
| 4.2.1 UCI数据集 | 第46-48页 |
| 4.2.2 人工数据集 | 第48-49页 |
| 4.3 测试结果评价指标 | 第49-51页 |
| 4.3.1 准确度 | 第49-50页 |
| 4.3.2 稳定性 | 第50-51页 |
| 4.4 测试结果 | 第51-57页 |
| 4.4.1 超参数的讨论 | 第51-54页 |
| 4.4.2 结果与分析 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 多路径传输系统中基于MLPA-IC的动态社区发现 | 第58-67页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 多路径传输系统概述 | 第58-60页 |
| 5.3 动态社区发现 | 第60页 |
| 5.4 架构设计与模块划分 | 第60-66页 |
| 5.4.1 数据获取与预处理模块 | 第61-62页 |
| 5.4.2 动态社区发现模块 | 第62-65页 |
| 5.4.3 社区发现结果展示模块 | 第65-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第67-68页 |
| 6.2 问题与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 缩略词 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第75页 |
