复杂网络中重叠社区发现方法研究
| 致谢 | 第3-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第17-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-19页 |
| 1.2 研究现状 | 第19-22页 |
| 1.3 研究内容 | 第22-25页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第25-27页 |
| 2 复杂网络社区发现相关理论基础 | 第27-37页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 复杂网络基础知识 | 第27-31页 |
| 2.3 社区发现算法 | 第31-34页 |
| 2.4 社区结构的评价指标 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 基于节点影响值的稳定标签传播算法 | 第37-61页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 相关工作 | 第38-42页 |
| 3.3 稳定标签传播算法 | 第42-48页 |
| 3.4 实验 | 第48-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 4 基于非重叠社区结构扩展的重叠社区发现 | 第61-73页 |
| 4.1 引言 | 第61-62页 |
| 4.2 相关工作 | 第62-63页 |
| 4.3 ONS-OCD算法 | 第63-66页 |
| 4.4 实验 | 第66-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 5 基于局部扩展的重叠社区发现 | 第73-87页 |
| 5.1 引言 | 第73页 |
| 5.2 相关工作 | 第73-75页 |
| 5.3 OCDLCE算法 | 第75-79页 |
| 5.4 实验 | 第79-85页 |
| 5.5 本章小结 | 第85-87页 |
| 6 基于节点耦合相似度的属性网络社区发现 | 第87-107页 |
| 6.1 引言 | 第87-89页 |
| 6.2 相关工作 | 第89-95页 |
| 6.3 节点耦合相似度 | 第95-100页 |
| 6.4 实验 | 第100-106页 |
| 6.5 本章小结 | 第106-107页 |
| 7 结论与展望 | 第107-109页 |
| 7.1 主要研究成果 | 第107-108页 |
| 7.2 进一步研究的工作 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-121页 |
| 作者简历 | 第121-124页 |
| 学位论文数据集 | 第124页 |
