| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景、目的与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究概况 | 第9-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 2 关键理论与相似度研究 | 第14-28页 |
| ·社会网络分析理论简介 | 第14-16页 |
| ·相似度的度量方法研究 | 第16-19页 |
| ·模块度 | 第19-21页 |
| ·主要社区发现算法 | 第21-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 社区发现算法的改进 | 第28-35页 |
| ·一种基于 DSD 的社区发现算法 | 第28-31页 |
| ·一种基于扩展核特征矩阵相似度的社区发现算法 | 第31-33页 |
| ·一种基于相似度的快速社区发现算法 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 实验结果与分析 | 第35-48页 |
| ·实验数据说明 | 第35-36页 |
| ·算法的实现 | 第36-39页 |
| ·DSDGN 算法和 KSGN 算法的实验与分析 | 第39-45页 |
| ·SCNM 算法实验与分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·已完成工作总结 | 第48页 |
| ·以后工作的展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |