网络中顶点间相似性度量方法研究
摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-24页 |
1.1 课题背景及意义 | 第12-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-22页 |
1.2.1 顶点间相似性研究现状 | 第14-15页 |
1.2.2 链接预测研究现状 | 第15-17页 |
1.2.3 社区发现研究现状 | 第17-20页 |
1.2.4 影响最大化研究现状 | 第20-21页 |
1.2.5 集对理论研究现状 | 第21-22页 |
1.3 研究内容 | 第22页 |
1.4 论文的总体结构 | 第22-24页 |
第2章 社会网络和集对分析理论基础 | 第24-32页 |
2.1 引言 | 第24页 |
2.2 社会网络基本概念和原理 | 第24-27页 |
2.2.1 基本概念 | 第24-26页 |
2.2.2 结构平衡理论 | 第26-27页 |
2.3 相似性度量方法概述 | 第27-29页 |
2.3.1 传统社会网络相似性度量方法 | 第27-28页 |
2.3.2 符号网络相似性度量方法 | 第28-29页 |
2.4 影响最大化研究概述 | 第29-30页 |
2.5 集对分析理论概述 | 第30-31页 |
2.6 本章小结 | 第31-32页 |
第3章 传统社会网络中顶点间相似性度量方法研究 | 第32-64页 |
3.1 引言 | 第32页 |
3.2 预备知识 | 第32-35页 |
3.2.1 相关定义 | 第32-33页 |
3.2.2 问题定义 | 第33-35页 |
3.3 社会网络中新的顶点间相似性模型 | 第35-45页 |
3.3.1 相关定义 | 第35-37页 |
3.3.2 定理及证明 | 第37-45页 |
3.4 基于WCCD指标的社会网络链接预测 | 第45-52页 |
3.4.1 链接预测算法 | 第45-47页 |
3.4.2 实验环境及数据集 | 第47-48页 |
3.4.3 评价指标 | 第48-49页 |
3.4.4 实验结果及分析 | 第49-52页 |
3.5 基于WCCD指标的社会网络社区发现 | 第52-63页 |
3.5.1 社区发现算法 | 第52-55页 |
3.5.2 实验数据集 | 第55页 |
3.5.3 评价指标 | 第55-57页 |
3.5.4 实验结果及分析 | 第57-63页 |
3.6 本章小结 | 第63-64页 |
第4章 符号网络中顶点间相似性度量方法研究 | 第64-96页 |
4.1 引言 | 第64-65页 |
4.2 预备知识 | 第65-67页 |
4.2.1 相关定义 | 第65-66页 |
4.2.2 问题定义 | 第66-67页 |
4.3 符号网络中新的顶点间相似性模型 | 第67-71页 |
4.4 基于SNCD指标的符号网络链接预测 | 第71-78页 |
4.4.1 链接预测算法描述 | 第71-73页 |
4.4.2 实验数据集 | 第73-74页 |
4.4.3 评价指标 | 第74页 |
4.4.4 实验结果及分析 | 第74-78页 |
4.5 基于SNCD指标的符号网络动态社区发现 | 第78-95页 |
4.5.1 动态社区发现算法 | 第78-84页 |
4.5.2 实验数据集 | 第84-85页 |
4.5.3 评价指标 | 第85-86页 |
4.5.4 实验结果及分析 | 第86-95页 |
4.6 本章小结 | 第95-96页 |
第5章 主题关注网络中顶点间相似性度量方法研究 | 第96-120页 |
5.1 引言 | 第96页 |
5.2 预备知识 | 第96-98页 |
5.3 主题关注网络中新的顶点间相似性模型 | 第98-101页 |
5.3.1 相关定义 | 第98-100页 |
5.3.2 实例 | 第100-101页 |
5.4 主题关注网络社区发现实验 | 第101-110页 |
5.4.1 社区发现算法 | 第101-103页 |
5.4.2 实验数据集 | 第103页 |
5.4.3 评价指标 | 第103-104页 |
5.4.4 实验结果及分析 | 第104-110页 |
5.5 主题关注网络影响最大化实验 | 第110-119页 |
5.5.1 影响最大化算法 | 第111-116页 |
5.5.2 实验数据集 | 第116-117页 |
5.5.3 评价指标 | 第117页 |
5.5.4 实验结果及分析 | 第117-119页 |
5.6 本章小结 | 第119-120页 |
结论 | 第120-122页 |
参考文献 | 第122-132页 |
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第132-134页 |
致谢 | 第134页 |