| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 社团挖掘研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文工作及论文结构 | 第18-21页 |
| 第二章 社团挖掘相关基础 | 第21-27页 |
| 2.1 社团挖掘概念 | 第21-22页 |
| 2.2 现有的社团挖掘方法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 基于划分的社团挖掘算法 | 第22页 |
| 2.2.2 基于层次聚类的社团挖掘算法 | 第22-24页 |
| 2.2.3 基于随机游走的社团挖掘算法 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于P4结构的社团挖掘方法 | 第27-37页 |
| 3.1 社团挖掘问题描述 | 第27-28页 |
| 3.2 算法设计 | 第28-36页 |
| 3.2.1 Bron-Kerbersch改进型算法 | 第29-32页 |
| 3.2.2 P4结构 | 第32-33页 |
| 3.2.3 基于P4结构的社团挖掘方法及步骤详述 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 实验与结果分析 | 第37-47页 |
| 4.1 网络构建方法 | 第37-38页 |
| 4.2 人工网络 | 第38页 |
| 4.3 空手道俱乐部网络 | 第38-40页 |
| 4.4 蛋白质相互作用网络 | 第40-45页 |
| 4.4.1 蛋白质相互作用网络数据及建模 | 第40页 |
| 4.4.2 蛋白质复合物金标准 | 第40-41页 |
| 4.4.3 性能评估标准 | 第41-42页 |
| 4.4.4 功能富集分析 | 第42页 |
| 4.4.5 结果分析 | 第42-45页 |
| 4.5 利用社团信息对致病基因预测算法的改进 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 作者简介 | 第55-56页 |