隐马尔可夫模型下基于通信流的隐组识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·背景介绍 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文的主要工作 | 第8-11页 |
| 第二章 隐马尔科夫模型模拟社会网络 | 第11-19页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第11-14页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·马尔可夫链 | 第11-12页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第12-13页 |
| ·隐马尔可夫模型的经典问题及模型的应用 | 第13-14页 |
| ·用隐马尔科夫模型作为社会网络的演变模型 | 第14-18页 |
| ·社会模型的演化基础 | 第14-15页 |
| ·社会模型的数学表示 | 第15-16页 |
| ·最大似然估计 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于通信流的隐组查找 | 第19-31页 |
| ·流模式 | 第19-21页 |
| ·周期模式 | 第19-20页 |
| ·流模式 | 第20-21页 |
| ·算法整体流程 | 第21页 |
| ·查找子结构 | 第21-25页 |
| ·获得初始数据 | 第21-22页 |
| ·chain和sibling树 | 第22页 |
| ·计算子结构出现的次数 | 第22-25页 |
| ·构造重叠度图 | 第25-26页 |
| ·对重叠度图进行划分 | 第26-29页 |
| ·聚类分析 | 第26页 |
| ·聚类分析算法简介 | 第26-27页 |
| ·LA-IS~2算法流程 | 第27-28页 |
| ·LA算法 | 第28-29页 |
| ·IS~2算法 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 对隐组查找算法的改进 | 第31-43页 |
| ·对子结构查找算法的改进 | 第31-33页 |
| ·启发式搜索 | 第31-32页 |
| ·查找子结构算法中引入启发式思想 | 第32-33页 |
| ·对LA-IS~2算法的改进 | 第33-37页 |
| ·PageRank技术 | 第33-34页 |
| ·PageRank的计算 | 第34-35页 |
| ·LA算法中引入PageRank | 第35-37页 |
| ·实验数据的选取 | 第37-39页 |
| ·Enron邮件数据库 | 第37-38页 |
| ·随机图 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 研究成果 | 第51页 |
