| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状与意义 | 第8-11页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容和思路 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第14-23页 |
| 2.1 图论理论基础 | 第14-15页 |
| 2.2 聚类算法概述 | 第15-20页 |
| 2.2.1 特征空间数据聚类算法 | 第15-18页 |
| 2.2.2 图聚类算法 | 第18-20页 |
| 2.3 软聚类与聚类结果可信度 | 第20-21页 |
| 2.4 PageRank算法概述 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于相似性的图数据建模及聚类分析 | 第23-35页 |
| 3.1 基于相似性的图数据建模 | 第23-25页 |
| 3.2 基于模块性的图聚类分析 | 第25-28页 |
| 3.2.1 网络模块性分析 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于贪心算法的模块性分析 | 第26-28页 |
| 3.3 实验仿真 | 第28-34页 |
| 3.3.1 聚类准确性对比实验 | 第28-32页 |
| 3.3.2 对非凸球形分布数据的聚类分析对比实验 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于PageRank算法的聚类结果可信度检测 | 第35-46页 |
| 4.1 聚类结果的可信度 | 第35-36页 |
| 4.2 基于模糊聚类的可信度检测 | 第36-39页 |
| 4.3 基于PageRank算法的可信度检测 | 第39-43页 |
| 4.3.1 PageRank算法流程 | 第39-41页 |
| 4.3.2 RDBPR可信度检测算法 | 第41-43页 |
| 4.4 可信度检测实验仿真 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于图建模聚类方法的综合实验平台 | 第46-51页 |
| 5.1 综合实验平台 | 第46-50页 |
| 5.2 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第51页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |