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基于拓扑势的网络社区发现方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-22页
   ·研究背景和意义第12-13页
   ·研究现状第13-18页
     ·经典社区发现算法比较分析第13-15页
     ·NBTP 社区发现方法存在的问题第15-17页
     ·BTP 社区发现方法存在的问题第17-18页
     ·NBTP 方法和 BTP 方法存在问题比较第18页
     ·NBTP 方法和 BTP 方法问题汇总第18页
   ·本文的研究内容第18-20页
   ·本文的组织结构第20-22页
第2章 拓扑势熵最小值点存在性研究第22-35页
   ·拓扑势理论基本思想及相关公式、概念和算法第22-25页
     ·拓扑势理论基本思想第22-23页
     ·拓扑势理论相关公式和概念第23-25页
     ·基于拓扑势理论的社区发现算法 HCD第25页
   ·拓扑势熵最小值点存在性证明第25-31页
     ·相关引理第26-31页
     ·拓扑势熵最小值点存在性定理第31页
   ·拓扑势理论相关性质第31-32页
   ·实例验证第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第3章 基于拓扑势的重叠节点社区归属不确定性测度研究第35-65页
   ·重叠节点社区归属不确定性测度第36-37页
   ·基于贪婪策略的重叠社区发现方法 GS第37-49页
     ·GS 方法基本思想第38-39页
     ·GS 算法描述第39-40页
     ·GS 算法时间复杂度分析第40-41页
     ·GS 算法在经典网络上的应用第41-49页
     ·实验分析第49页
   ·基于归属不确定性的社区节点重要度排序算法 IS第49-55页
     ·相关工作第50-51页
     ·IS 算法基本思想第51-52页
     ·IS 算法描述第52-53页
     ·IS 算法时间复杂度分析第53页
     ·实验与分析第53-55页
   ·基于 Pareto 原理的重叠社区发现方法 BPP第55-64页
     ·HCD 问题描述第56-58页
     ·HCD 问题解决方案第58-60页
     ·BPP 算法描述及算法分析第60页
     ·对比实验第60-64页
   ·本章小结第64-65页
第4章 基于重叠节点归属不确定性的变规模重叠社区发现第65-89页
   ·改进的重叠节点社区归属不确定性测度第65-66页
   ·变规模社区第66-67页
     ·变规模社区定义第66-67页
     ·提出变规模社区的意义第67页
   ·变规模社区发现算法 VS第67-69页
     ·VS 算法描述第67-69页
     ·VS 算法时间复杂度分析第69页
   ·社区网络密度与归属不确定性测度关系分析第69-71页
   ·对比实验第71-85页
     ·VS 方法在空手道俱乐部网络上的应用第71-74页
     ·VS 方法在海豚社会网络上的应用第74-77页
     ·VS 方法在美国政治书籍网络上的应用第77-85页
   ·实验分析第85-88页
     ·社区规模控制有效性分析第85页
     ·VS 方法社区发现有效性及改进的不确定性测度合理性分析第85-88页
   ·本章小结第88-89页
第5章 基于拓扑势社区发现的无损网络压缩第89-107页
   ·无损社会网络压缩方法 SNC第90-97页
     ·社区节点重要性分析第90-93页
     ·SNC 方法基本思想第93-94页
     ·SNC 方法描述第94-96页
     ·SNC 方法时间复杂度分析第96-97页
   ·SNC 实验及分析第97-100页
     ·空手道俱乐部网络上的压缩实验第97页
     ·海豚社会网络上的压缩实验第97-100页
     ·实验分析第100页
   ·SNC 方法存在的问题第100-101页
   ·无损社会网络压缩方法 NSNC第101-102页
     ·SNC 和 NSNC 中节点重要性的区别第101页
     ·BIV 算法描述第101-102页
     ·NSNC 算法时间复杂度分析第102页
   ·NSNC 方法与 SNC 方法对比实验及分析第102-105页
     ·对比实验第102-104页
     ·对比实验分析第104-105页
   ·本章小结第105-107页
结论第107-109页
参考文献第109-120页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第120-122页
致谢第122页

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