| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 聚类算法及评价标准 | 第17-33页 |
| 2.1 传统聚类算法 | 第17-24页 |
| 2.1.1 k-means聚类 | 第18页 |
| 2.1.2 谱聚类 | 第18-24页 |
| 2.2 演化聚类 | 第24-27页 |
| 2.2.1 保持聚类质量(PCQ) | 第24-25页 |
| 2.2.2 保存簇成员(PCM) | 第25-27页 |
| 2.3 相关工作 | 第27-28页 |
| 2.3.1 增量聚类 | 第27-28页 |
| 2.3.2 约束聚类 | 第28页 |
| 2.3.3 时间序列聚类 | 第28页 |
| 2.4 聚类评价标准 | 第28-32页 |
| 2.4.1 内部评价标准 | 第29-30页 |
| 2.4.2 外部评价标准 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 演化树上的聚类算法 | 第33-50页 |
| 3.1 背景介绍 | 第33页 |
| 3.2 基本概念 | 第33-34页 |
| 3.3 基本框架 | 第34-37页 |
| 3.3.1 算法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 结构差异度量 | 第36-37页 |
| 3.4 使用PCQ衡量聚类差异 | 第37-38页 |
| 3.4.1 最小化NA (Negated Average Association) | 第37-38页 |
| 3.4.2 最小化NC(Normalized Cut) | 第38页 |
| 3.5 使用PCM衡量聚类差异 | 第38-39页 |
| 3.5.1 最小化NA (Negated Average Association) | 第39页 |
| 3.5.2 最小化NC(Normalized Cut) | 第39页 |
| 3.6 实验与分析 | 第39-47页 |
| 3.6.1 数据集与预处理 | 第40页 |
| 3.6.2 基于PCQ的实验结果 | 第40-44页 |
| 3.6.3 基于PCM的实验结果 | 第44-47页 |
| 3.7 演化树 | 第47-49页 |
| 3.8 参数讨论 | 第49页 |
| 3.9 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 演化图上的聚类算法 | 第50-70页 |
| 4.1 背景介绍 | 第50页 |
| 4.2 基本概念 | 第50-51页 |
| 4.3 基本框架 | 第51-52页 |
| 4.4 批处理演化图的聚类框架 | 第52-54页 |
| 4.5 增量式演化图聚类框架 | 第54-57页 |
| 4.6 图演化谱聚类 | 第57-59页 |
| 4.6.1 使用PCQ衡量聚类差异 | 第57-58页 |
| 4.6.2 使用PCM衡量聚类差异 | 第58-59页 |
| 4.7 实验与分析 | 第59-66页 |
| 4.7.1 数据集与预处理 | 第59-60页 |
| 4.7.2 参数设置与评价指标 | 第60页 |
| 4.7.3 基于PCQ的实验结果 | 第60-61页 |
| 4.7.4 基于PCM的实验结果 | 第61-63页 |
| 4.7.5 演化图 | 第63-64页 |
| 4.7.6 演化图分析 | 第64-66页 |
| 4.8 参数讨论 | 第66-69页 |
| 4.9 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 基于图核的演化图上的聚类算法 | 第70-82页 |
| 5.1 背景介绍 | 第70页 |
| 5.2 现有方法 | 第70-72页 |
| 5.3 处理节点变化以及效率提升 | 第72-76页 |
| 5.3.1 构图时节点变化的情况 | 第72-74页 |
| 5.3.2 降低时间与空间复杂度 | 第74-76页 |
| 5.4 实验与分析 | 第76-82页 |
| 5.4.1 数据集以及预处理 | 第76-77页 |
| 5.4.2 参数选择与评价指标 | 第77页 |
| 5.4.3 基于PCM的实验结果 | 第77-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 全文总结 | 第82-83页 |
| 6.2 工作展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与参加的研究工作 | 第89-90页 |
