| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 基于社团发现的网络结构分析 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于节点删除的网络结构分析 | 第14页 |
| 1.2.3 基于网络压缩的网络结构分析 | 第14-15页 |
| 1.2.4 标签网络的网络结构分析 | 第15-16页 |
| 1.3 问题提出 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要内容和组织结构 | 第17-20页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 社会网络结构分析技术基础 | 第20-26页 |
| 2.1 社会网络相关概念 | 第20-21页 |
| 2.1.1 网络的表示方法 | 第20页 |
| 2.1.2 子图与连通分支 | 第20页 |
| 2.1.3 节点重要性衡量指标 | 第20-21页 |
| 2.1.4 网络信息熵 | 第21页 |
| 2.2 网络划分相关概念 | 第21-24页 |
| 2.2.1 社团的相关概念 | 第21-23页 |
| 2.2.2 最小描述长度原则 | 第23页 |
| 2.2.3 网络划分衡量指标 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小节 | 第24-26页 |
| 第三章 基于关键节点删除的层次结构分析 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 基于关键节点删除的网络层次结构划分 | 第27-31页 |
| 3.2.1 相关定义 | 第27-28页 |
| 3.2.2 一种介数的快速计算方法 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于网络分解的邻接矩阵重排序与网络简化 | 第29-31页 |
| 3.3 实验验证与分析 | 第31-36页 |
| 3.3.1 社团属性未知的网络 | 第31-32页 |
| 3.3.2 社团属性已知的网络 | 第32-34页 |
| 3.3.3 算法运行效率 | 第34-36页 |
| 3.4 结束语 | 第36-38页 |
| 第四章 基于最小描述长度原则的多样化网络结构分析 | 第38-46页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 问题建模 | 第38-41页 |
| 4.2.1 网络模型及相关定义 | 第39-40页 |
| 4.2.2 网络描述长度 | 第40-41页 |
| 4.3 基于最小描述长度原则的网络划分算法 | 第41-43页 |
| 4.3.1 算法描述 | 第41-42页 |
| 4.3.2 时间复杂度分析 | 第42-43页 |
| 4.4 实验分析和验证 | 第43-45页 |
| 4.4.1 数据集 | 第43页 |
| 4.4.2 划分结果 | 第43-45页 |
| 4.5 结束语 | 第45-46页 |
| 第五章 基于属性信息熵的标签网络结构分析 | 第46-54页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 问题分析 | 第46-47页 |
| 5.3 基于属性信息熵的标签网络结构分析方法 | 第47-51页 |
| 5.3.1 标签网络信息熵计算方法 | 第47-48页 |
| 5.3.2 基于属性信息熵的标签网络结构划分算法 | 第48-50页 |
| 5.3.3 时间复杂度分析 | 第50-51页 |
| 5.4 实验分析与验证 | 第51-53页 |
| 5.4.1 数据集 | 第51页 |
| 5.4.2 划分结果 | 第51-53页 |
| 5.5 结束语 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 作者简历 | 第62页 |