| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要工作和论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 动态聚类分析的相关概念 | 第18-28页 |
| 2.1 动态复杂网络的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2 聚类的基本定义 | 第19页 |
| 2.3 聚类评价 | 第19-23页 |
| 2.3.1 算法评估 | 第19-20页 |
| 2.3.2 质量评价 | 第20-23页 |
| 2.4 动态聚类的一般框架 | 第23-24页 |
| 2.5 节点相似性定义方法 | 第24-27页 |
| 2.5.1 静态网络 | 第24-26页 |
| 2.5.2 动态网络 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 动态聚类及实验结果分析 | 第28-44页 |
| 3.1 问题描述 | 第28页 |
| 3.2 新型节点相似性定义方法 | 第28-32页 |
| 3.3 基于新型节点相似性度量的FacetNet算法描述 | 第32-34页 |
| 3.4 实验数据集 | 第34页 |
| 3.5 实验结果和分析 | 第34-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 4.1 总结 | 第44页 |
| 4.2 展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 作者简介 | 第52-53页 |