复杂网络重叠社区挖掘算法研究与设计
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 复杂网络及其社区挖掘算法简介 | 第19-28页 |
| 2.1 复杂网络简介 | 第19-23页 |
| 2.1.1 复杂网络概述 | 第19-23页 |
| 2.1.2 复杂网络社区特性 | 第23页 |
| 2.2 非重叠社区挖掘算法 | 第23-25页 |
| 2.2.1 基于层次聚类的挖掘算法 | 第24页 |
| 2.2.2 基于模块度优化的挖掘算法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 基于仿生计算的挖掘算法 | 第25页 |
| 2.3 重叠社区挖掘算法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 基于多标签传播的挖掘算法 | 第26页 |
| 2.3.2 基于派系过滤的挖掘算法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 基于局部优化的挖掘算法 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于核心节点的重叠社区挖掘算法设计 | 第28-45页 |
| 3.1 算法的提出 | 第28-29页 |
| 3.2 算法的主要设计 | 第29-37页 |
| 3.2.1 算法设计思想 | 第29-30页 |
| 3.2.2 核心节点的选取 | 第30-33页 |
| 3.2.3 局部社区的挖掘 | 第33-36页 |
| 3.2.4 高度重叠局部社区的优化合并 | 第36-37页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第37-44页 |
| 3.3.1 算法评价标准 | 第37-39页 |
| 3.3.2 基于仿真网络的实验结果分析 | 第39-42页 |
| 3.3.3 基于真实网络的实验结果分析 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于核心子团的重叠社区挖掘算法设计 | 第45-57页 |
| 4.1 算法的提出 | 第45-46页 |
| 4.2 算法中相似度计算方法设计 | 第46-47页 |
| 4.3 算法的主要设计 | 第47-53页 |
| 4.3.1 核心子团的选取 | 第48页 |
| 4.3.2 核心子团的分布调整 | 第48-52页 |
| 4.3.3 潜在重叠节点的社区分配 | 第52-53页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第53-56页 |
| 4.4.1 基于仿真网络的实验结果分析 | 第53-55页 |
| 4.4.2 基于真实网络的实验结果分析 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65页 |
