基于多视角社区发现的实体聚类算法
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 单视角聚类社区发现研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 多视角聚类社区发现研究 | 第14-15页 |
| 1.2.3 聚类融合技术研究 | 第15-16页 |
| 1.2.4 研究现状的问题分析 | 第16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论概述 | 第18-30页 |
| 2.1 社区结构相关知识概述 | 第18-19页 |
| 2.2 相似度函数构建 | 第19-22页 |
| 2.3 谱聚类算法原理 | 第22-24页 |
| 2.4 多视角网络集成模型 | 第24-27页 |
| 2.4.1 多视角网络定义 | 第24页 |
| 2.4.2 多视角网络的集成策略 | 第24-27页 |
| 2.5 性能度量标准 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 两阶段多视角网络发现模型 | 第30-36页 |
| 3.1 问题提出 | 第30-33页 |
| 3.2 两阶段多视角网络发现模型 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 多视角局部协同选择的聚类算法 | 第36-44页 |
| 4.1 算法设计 | 第36-38页 |
| 4.2 选择协同训练和局部回归策略 | 第38-43页 |
| 4.2.1 选择调节矩阵的构建 | 第38-41页 |
| 4.2.2 局部优化矩阵的构建 | 第41-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 多视角全局聚类融合算法 | 第44-50页 |
| 5.1 算法设计 | 第44-46页 |
| 5.2 修正匹配标签与模块度投票结合策略 | 第46-49页 |
| 5.2.1 基于修正匹配标签的局部社区匹配策略 | 第46-48页 |
| 5.2.2 基于模块度的投票策略 | 第48-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第50-62页 |
| 6.1 实验数据集 | 第50-51页 |
| 6.2 实验环境 | 第51页 |
| 6.3 算法性能评估 | 第51-60页 |
| 6.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 7.1 本文研究总结 | 第62-63页 |
| 7.2 本文研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第70-72页 |
| 作者与导师介绍 | 第72-74页 |
| 附件 | 第74-75页 |
