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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

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