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复杂网络社团演化追踪算法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 研究现状第13-16页
        1.2.1 静态网络社团划分第13-14页
        1.2.2 动态网络社团划分第14-15页
        1.2.3 重叠社团划分第15-16页
    1.3 论文的研究内容和创新点第16-17页
    1.4 本文结构安排第17-18页
第二章 相关理论与研究现状第18-34页
    2.1 复杂网络相关性质第18-20页
    2.2 社团基本理论概念第20-21页
    2.3 社团划分结果评价方法第21-23页
    2.4 静态网络的社团检测算法第23-26页
        2.4.1 基于优化的社团划分算法第23-25页
        2.4.2 基于启发式的社团划分算法第25-26页
    2.5 动态网络的社团检测算法第26-31页
        2.5.1 基于独立聚类的动态网络社团划分算法第27-28页
        2.5.2 基于增量聚类的动态网络社团划分算法第28-30页
        2.5.3 基于演化聚类的社团检测算法第30-31页
    2.6 重叠社团划分算法第31-33页
        2.6.1 基于派系过滤的重叠社团划分算法第31-32页
        2.6.2 基于局部扩展的重叠社团划分算法第32页
        2.6.3 基于边划分的重叠社团划分算法第32-33页
    2.7 本章小结第33-34页
第三章 动态网络非重叠社团演化追踪框架设计第34-60页
    3.1 引言第34页
    3.2 算法框架理论描述第34-35页
    3.3 静态网络非重叠社团划分算法设计第35-44页
        3.3.1 算法描述第35-36页
        3.3.2 算法步骤第36-44页
            3.3.2.1 获取核心子图第36-38页
            3.3.2.2 计算核心子图社团结构第38-41页
            3.3.2.3 获得全局社团结构第41-44页
    3.4 非重叠社团演化追踪算法设计第44-49页
        3.4.1 算法描述第44-45页
        3.4.2 算法步骤第45-49页
    3.5 算法实验验证第49-59页
        3.5.1 实验环境第49页
        3.5.2 实验数据集第49页
        3.5.3 评价指标第49-50页
        3.5.4 实验结果分析第50-59页
            3.5.4.1 静态网络社团划分算法实验第50-55页
            3.5.4.2 动态网络社团划分算法实验第55-59页
    3.6 本章小结第59-60页
第四章 动态网络重叠社团演化追踪框架设计第60-86页
    4.1 引言第60-61页
    4.2 算法框架理论描述第61-62页
    4.3 静态网络重叠社团划分算法设计第62-69页
        4.3.1 算法描述第62页
        4.3.2 算法步骤第62-69页
            4.3.2.1 构建核心边链接子图第63页
            4.3.2.2 核心链接图的边聚类第63-65页
            4.3.2.3 边聚类扩展算法第65-68页
            4.3.2.4 获取重叠社团第68-69页
    4.4 重叠社团演化追踪算法设计第69-74页
        4.4.1 算法描述第69-70页
        4.4.2 算法步骤第70-74页
    4.5 算法实验验证第74-85页
        4.5.1 实验环境第74-75页
        4.5.2 数据集第75页
        4.5.3 评价指标第75-76页
        4.5.4 实验结果分析第76-85页
            4.5.4.1 参数分析第76-78页
            4.5.4.2 静态网络重叠社团划分算法实验第78-81页
            4.5.4.3 动态网络重叠社团划分算法实验第81-85页
    4.6 本章小结第85-86页
第五章 总结与展望第86-89页
    5.1 总结第86-87页
    5.2 展望第87-89页
致谢第89-90页
参考文献第90-95页
攻读硕士学位期间的研究成果第95页

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