复杂网络中社团发现算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的创新点 | 第17-18页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 复杂网络中社团发现算法的概述 | 第20-29页 |
| 2.1 复杂网络的表示 | 第20-22页 |
| 2.1.1 图的相关概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 邻接矩阵 | 第21-22页 |
| 2.2 复杂网络中的社团发现 | 第22页 |
| 2.3 经典的复杂网络中的社团发现算法 | 第22-28页 |
| 2.3.1 Kernighan-Lin算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 谱平分法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 分裂算法 | 第25-27页 |
| 2.3.4 凝聚算法 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 具有社团结构的加权网的分析与建模 | 第29-42页 |
| 3.1 加权网的分析 | 第29-32页 |
| 3.1.1 度和点权 | 第29-30页 |
| 3.1.2 加权网最短路径 | 第30-31页 |
| 3.1.3 加权网集聚系数 | 第31-32页 |
| 3.2 基于共同邻点的加权网模型 | 第32-41页 |
| 3.2.1 构建分析 | 第34-36页 |
| 3.2.2 模型演化 | 第36-39页 |
| 3.2.3 模型建立 | 第39页 |
| 3.2.4 模型分析 | 第39-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于邻边的局部社团发现算法 | 第42-69页 |
| 4.1 经典社团发现算法存在的问题 | 第42-44页 |
| 4.2 加权网的局部社团判断函数M | 第44-48页 |
| 4.3 发现重叠社团 | 第48-52页 |
| 4.3.1 算法主要思想 | 第48-49页 |
| 4.3.2 算法数据结构 | 第49-50页 |
| 4.3.3 算法实现 | 第50-52页 |
| 4.4 处理重叠点 | 第52-56页 |
| 4.4.1 算法主要思想 | 第52-53页 |
| 4.4.2 算法实现 | 第53-56页 |
| 4.5 社团发现算法的评价指标 | 第56-57页 |
| 4.5.1 共同信息比较函数I | 第56页 |
| 4.5.2 模块度函数Q | 第56-57页 |
| 4.5.3 算法的执行时间T | 第57页 |
| 4.6 算法仿真与分析 | 第57-68页 |
| 4.6.1 Zachary网络 | 第57-60页 |
| 4.6.2 Dolphins网络 | 第60-62页 |
| 4.6.3 Scientist网络 | 第62-64页 |
| 4.6.4 几种算法的比较 | 第64-67页 |
| 4.6.5 大规模复杂网络 | 第67-68页 |
| 4.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 社团中重要节点的发现算法 | 第69-85页 |
| 5.1 常见的重要节点的发现算法 | 第69-70页 |
| 5.1.1 度中心性 | 第69-70页 |
| 5.1.2 接近度 | 第70页 |
| 5.2 节点对社团的贡献 | 第70-71页 |
| 5.3 社团中节点的重要度函数 | 第71-74页 |
| 5.3.1 度中心性因子 | 第72页 |
| 5.3.2 接近度因子 | 第72-73页 |
| 5.3.3 邻点影响 | 第73-74页 |
| 5.4 社团中重要节点的发现算法 | 第74-78页 |
| 5.4.1 算法主要思想 | 第74-75页 |
| 5.4.2 算法数据结构 | 第75页 |
| 5.4.3 算法实现 | 第75-78页 |
| 5.5 算法仿真与分析 | 第78-84页 |
| 5.5.1 Zachary网络 | 第78-80页 |
| 5.5.2 Dolphins网络 | 第80-82页 |
| 5.5.3 Scientist网络 | 第82-83页 |
| 5.5.4 大规模复杂网络 | 第83-84页 |
| 5.6 本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 总结 | 第85-86页 |
| 6.2 展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 研究生期间所获成果 | 第92-93页 |
