在线社会网络中社区发现技术及其应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景及其意义 | 第9-11页 |
| ·社区的分析 | 第11-15页 |
| ·社区的结构 | 第11-13页 |
| ·社区的特征 | 第13-14页 |
| ·社区发现及其应用 | 第14-15页 |
| ·论文研究的内容及意义 | 第15-16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 在线社会网络社区发现与用户影响力研究 | 第18-31页 |
| ·社区的理论基础 | 第18-21页 |
| ·社区发现的研究 | 第21-25页 |
| ·社区发现概述 | 第21-22页 |
| ·常用聚类算法 | 第22-24页 |
| ·社区发现算法 | 第24-25页 |
| ·用户影响力的研究 | 第25-30页 |
| ·用户影响力概述 | 第25-26页 |
| ·用户影响力评估模型 | 第26-28页 |
| ·用户影响力传播模型 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于用户紧密度的社区发现算法 | 第31-44页 |
| ·研究背景 | 第32-33页 |
| ·算法描述 | 第33-38页 |
| ·创建初步用户图 | 第35-36页 |
| ·创建完整用户图 | 第36-37页 |
| ·创建社区图 | 第37-38页 |
| ·实验研究及分析 | 第38-43页 |
| ·模块度测试 | 第39-40页 |
| ·正确率测试 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 一种用户社区影响力评估模型 | 第44-60页 |
| ·研究背景 | 第44-46页 |
| ·PageRank算法简介 | 第44-45页 |
| ·问题定义 | 第45-46页 |
| ·用户社区影响力模型 | 第46-50页 |
| ·解决框架 | 第46-47页 |
| ·初始评估模型 | 第47-48页 |
| ·扩散评估模型 | 第48-50页 |
| ·本文评估模型 | 第50页 |
| ·模型计算 | 第50-53页 |
| ·马尔科夫链 | 第51页 |
| ·UCI马尔科夫模型的表示 | 第51-53页 |
| ·收敛性分析 | 第53页 |
| ·实验研究及分析 | 第53-58页 |
| ·数据源 | 第53-54页 |
| ·实验设计 | 第54-55页 |
| ·实验结果 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 结束语 | 第60-62页 |
| ·研究工作总结 | 第60-61页 |
| ·未来工作和展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第68页 |
