| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 语义社会网络分析及社区划分理论 | 第14-27页 |
| 2.1 图的相关定义 | 第14-15页 |
| 2.2 社区划分基本理论 | 第15-18页 |
| 2.2.1 社区基本理论 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于节点相似度的社区定义 | 第16-18页 |
| 2.3 语义社会网络社区划分 | 第18-21页 |
| 2.3.1 语义社会网络的基本定义 | 第18-19页 |
| 2.3.2 语义社会网络社区划分性能函数 | 第19-21页 |
| 2.4 节点影响力评估方法 | 第21-26页 |
| 2.4.1 节点度中心性 | 第22-23页 |
| 2.4.2 节点介数中心性 | 第23页 |
| 2.4.3 PageRank中心性度量 | 第23-25页 |
| 2.4.4 K-Shell分解算法 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于语义社会网络节点影响力社区划分算法研究 | 第27-45页 |
| 3.1 VI-PA算法思想 | 第27-29页 |
| 3.2 语义社会网络分析 | 第29-32页 |
| 3.2.2 语义话题因子 | 第29-31页 |
| 3.2.3 话题信息权重度量策略 | 第31-32页 |
| 3.3 VI-PA算法设计 | 第32-35页 |
| 3.3.1 节点影响力评估 | 第32-34页 |
| 3.3.2 节点相似度计算 | 第34-35页 |
| 3.4 社区划分实例分析 | 第35-43页 |
| 3.4.1 语义社会网络模型构建 | 第36-39页 |
| 3.4.2 中心节点探测 | 第39-41页 |
| 3.4.3 社区划分实现 | 第41-43页 |
| 3.5 VI-PA算法分析 | 第43-44页 |
| 3.5.1 算法复杂度分析 | 第43-44页 |
| 3.5.2 语义社会网络划分可行性 | 第44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 实验验证及划分结果分析 | 第45-55页 |
| 4.1 实验平台 | 第45页 |
| 4.2 实验网络用例 | 第45-46页 |
| 4.3 划分结果评价标准 | 第46-47页 |
| 4.4 社区划分结果及分析 | 第47-54页 |
| 4.4.1 社区划分结果 | 第47-50页 |
| 4.4.2 初始条件对划分的影响 | 第50-52页 |
| 4.4.3 与传统划分算法对比 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |