TCMA：改进型L-shell局部社团挖掘算法及其实验研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文工作量 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 社团挖掘算法相关介绍 | 第17-31页 |
| 2.1 网络结构的复杂性及图论的表示 | 第17-20页 |
| 2.1.1 复杂网络的基本特性 | 第17-18页 |
| 2.1.2 网络结构的图论表示 | 第18-20页 |
| 2.2 社团的概念及特征 | 第20-21页 |
| 2.2.1 社团的定义方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 社团的结构特征 | 第21页 |
| 2.3 经典社区挖掘算法介绍 | 第21-29页 |
| 2.3.1 基于全网的社区挖掘算法 | 第21-27页 |
| 2.3.2 局部社区挖掘算法介绍 | 第27-29页 |
| 2.4 本章总结 | 第29-31页 |
| 第三章 TCMA算法设计及相关术语定义 | 第31-36页 |
| 3.1 TCMA算法的设计思想 | 第31-32页 |
| 3.2 TCMA相关术语定义 | 第32-34页 |
| 3.2.1 直接信任关系的定义 | 第32-33页 |
| 3.2.2 节点信任度的定义 | 第33-34页 |
| 3.2.3 局部中心点的定义 | 第34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 TCMA算法的实现 | 第36-45页 |
| 4.1 TCMA算法的设计与实现 | 第36-44页 |
| 4.1.1 主程序的设计与实现 | 第36-40页 |
| 4.1.2 寻找局部中心点程序的实现 | 第40-41页 |
| 4.1.3 计算节点信任度的代码实现 | 第41-43页 |
| 4.1.4 判断信任关系的代码实现 | 第43-44页 |
| 4.2 本章总结 | 第44-45页 |
| 第五章 TCMA算法实验分析 | 第45-53页 |
| 5.1 数据集与实验环境的相关介绍 | 第45-47页 |
| 5.1.1 选用的数据集 | 第45-46页 |
| 5.1.2 实验环境的介绍 | 第46-47页 |
| 5.2 TCMA算法的实验流程 | 第47-48页 |
| 5.3 社区挖掘算法评价标准 | 第48-50页 |
| 5.3.1 模块度 | 第48-49页 |
| 5.3.2 精确度 | 第49-50页 |
| 5.4 TCMA算法实验结果对比 | 第50-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 工作总结 | 第53-54页 |
| 6.1.1 完成的工作 | 第53-54页 |
| 6.1.2 存在的问题 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
