| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 社区探测算法的发展 | 第12-15页 |
| 1.2.2 分布式社区探测算法的发展 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 相关概念与技术 | 第18-27页 |
| 2.1 模块度及算法介绍 | 第18-22页 |
| 2.1.1 模块度函数Q | 第18-19页 |
| 2.1.2 Louvain算法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 标签传播算法 | 第20-22页 |
| 2.2 分布式计算模型介绍 | 第22-25页 |
| 2.2.1 HDFS简介 | 第22页 |
| 2.2.2 MapReduce简介 | 第22-25页 |
| 2.3 社区评估标准介绍 | 第25-26页 |
| 2.3.1 模块度评价 | 第25页 |
| 2.3.2 NMI | 第25-26页 |
| 2.3.3 ARI | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于分布式计算模型的Louvain算法研究 | 第27-46页 |
| 3.1 分布式Louvain算法分析与设计 | 第27-29页 |
| 3.2 分布式Louvain算法关键优化技术 | 第29-34页 |
| 3.2.1 节点跟随算法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于标签传播算法的图分割 | 第30-32页 |
| 3.2.3 Louvain算法分区计算优化 | 第32-34页 |
| 3.3 LPPDLA算法 | 第34-39页 |
| 3.3.1 预处理 | 第34-36页 |
| 3.3.2 核心算法部分 | 第36-39页 |
| 3.4 算法实验及测试 | 第39-45页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第39-40页 |
| 3.4.2 数据处理 | 第40-41页 |
| 3.4.3 VF算法评估 | 第41-42页 |
| 3.4.4 LPPDLA算法评估 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 社区探测系统设计与实现 | 第46-56页 |
| 4.1 系统概述 | 第46-48页 |
| 4.1.1 系统设计目标 | 第46页 |
| 4.1.2 开发环境 | 第46-48页 |
| 4.2 总体设计 | 第48-53页 |
| 4.2.1 需求分析 | 第48页 |
| 4.2.2 总体架构 | 第48-49页 |
| 4.2.3 主要功能模块设计 | 第49-52页 |
| 4.2.4 数据库设计 | 第52-53页 |
| 4.3 系统实现 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 系统实验及结果展示 | 第56-63页 |
| 5.1 实验环境 | 第56-57页 |
| 5.1.1 软硬件环境 | 第56-57页 |
| 5.2 系统展示 | 第57-62页 |
| 5.2.1 用户功能 | 第57-58页 |
| 5.2.2 爬虫功能 | 第58-59页 |
| 5.2.3 数据输入 | 第59页 |
| 5.2.4 结果展示 | 第59-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 本文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第70页 |