基于连接密度的网络社团发现方法研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作和创新点 | 第9-10页 |
| ·本文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第11-23页 |
| ·网络社团的定义 | 第11-16页 |
| ·基本定义 | 第11-12页 |
| ·局部定义 | 第12-13页 |
| ·全局定义 | 第13-15页 |
| ·基于节点相似度的定义 | 第15-16页 |
| ·网络社团的结构 | 第16-19页 |
| ·网络社团的层次性 | 第16-17页 |
| ·网络社团的重叠性 | 第17-18页 |
| ·中心点和离群点 | 第18-19页 |
| ·网络社团发现的常用方法 | 第19-21页 |
| ·图分割 | 第19页 |
| ·谱聚类 | 第19-20页 |
| ·层次聚类 | 第20页 |
| ·基于图论的方法 | 第20页 |
| ·基于目标函数优化的方法 | 第20-21页 |
| ·基于密度的方法 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于紧密度增益的多分辨率社团发现方法 | 第23-33页 |
| ·局部紧密度 | 第23-26页 |
| ·LFM 社团适当性 | 第23-24页 |
| ·基于相似度的局部紧密度 | 第24-26页 |
| ·基于紧密度增益的社团发现算法 | 第26-31页 |
| ·局部社团发现算法 | 第26-28页 |
| ·全局社团发现算法 | 第28-29页 |
| ·运行时间及复杂度分析 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于网络骨架树的密度网络社团发现方法 | 第33-45页 |
| ·基于相似度的结构连通社团 | 第33-37页 |
| ·结构连通性 | 第33-35页 |
| ·全局网络评价函数 | 第35-37页 |
| ·核连通最小生成树衍生社团 | 第37-40页 |
| ·核连通相似度 | 第37-39页 |
| ·用核连通最小生成树划分网络 | 第39-40页 |
| ·创建吸收节点索引 | 第40页 |
| ·基于网络骨架树的社团检测算法 | 第40-44页 |
| ·算法 | 第40-43页 |
| ·运行时间及复杂度分析 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验 | 第45-63页 |
| ·数据集 | 第45-47页 |
| ·真实网络 | 第45-46页 |
| ·生成网络 | 第46-47页 |
| ·结果检验方法 | 第47-48页 |
| ·NMI | 第47页 |
| ·精度和召回率 | 第47-48页 |
| ·局部紧密度增益算法实验 | 第48-55页 |
| ·真实网络上的实验结果 | 第48-52页 |
| ·生成网络上的实验结果 | 第52-55页 |
| ·网络骨架树社团发现算法实验 | 第55-61页 |
| ·参数选取 | 第55-57页 |
| ·真实网络上的实验结果 | 第57-58页 |
| ·生成网络上的实验结果 | 第58-60页 |
| ·锁链效应和分辨率局限性问题分析 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-63页 |
| 第六章 结束语 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第71-72页 |
