局部社区发现算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 社区发现研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 局部社区发现研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第20-21页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第21-23页 |
| 第2章 基于动态隶属度函数的局部社区发现算法 | 第23-47页 |
| 2.1 概述 | 第23-24页 |
| 2.2 局部社区形成的阶段 | 第24-26页 |
| 2.3 DMF_M算法 | 第26-31页 |
| 2.3.1 动态隶属度函数 | 第26-28页 |
| 2.3.2 DMF_M算法框架 | 第28-31页 |
| 2.4 DMF_R算法 | 第31页 |
| 2.5 实验 | 第31-39页 |
| 2.5.1 评价指标 | 第32页 |
| 2.5.2 合成数据集 | 第32-33页 |
| 2.5.3 真实数据集 | 第33-34页 |
| 2.5.4 实验结果 | 第34-39页 |
| 2.6 讨论 | 第39-45页 |
| 2.6.1 关于DMF_M算法的讨论 | 第39-43页 |
| 2.6.2 关于DMF_R算法的讨论 | 第43-45页 |
| 2.7 本章小结 | 第45-47页 |
| 第3章 多尺度局部社区发现算法研究 | 第47-69页 |
| 3.1 概述 | 第47-48页 |
| 3.2 算法思想 | 第48-51页 |
| 3.2.1 局部模块度LQ | 第48-49页 |
| 3.2.2 局部社区C的扩展 | 第49-50页 |
| 3.2.3 局部社区LC的扩展 | 第50-51页 |
| 3.3 算法框架 | 第51-54页 |
| 3.4 实验 | 第54-65页 |
| 3.4.1 数据集 | 第54-55页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第55-65页 |
| 3.5 讨论 | 第65-68页 |
| 3.5.1 局部模块度LQ和R | 第66页 |
| 3.5.2 局部模块度LQR | 第66-68页 |
| 3.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第4章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 4.1 全文工作总结 | 第69-70页 |
| 4.2 展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第77页 |
