基于复杂网络的社区发现算法研究
| 提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文主要工作 | 第15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 复杂网络与社区发现概述 | 第17-29页 |
| ·复杂网络简介 | 第17-19页 |
| ·复杂网络的概念 | 第17页 |
| ·复杂网络理论的发展 | 第17-19页 |
| ·复杂网络的特性 | 第19-22页 |
| ·复杂性 | 第19-20页 |
| ·小世界特性 | 第20-22页 |
| ·无标度特性 | 第22页 |
| ·复杂网络的几何特征 | 第22-25页 |
| ·节点间距离 | 第22-23页 |
| ·集聚系数 | 第23-24页 |
| ·度分布 | 第24-25页 |
| ·经典社区发现算法 | 第25-28页 |
| ·Kernighan‐Lin 算法 | 第25页 |
| ·谱平分算法 | 第25-26页 |
| ·GN 算法 | 第26-27页 |
| ·Newman 快速算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于距离中心性的社区发现算法 | 第29-46页 |
| ·研究背景 | 第29页 |
| ·基于距离中心性的社区发现算法 | 第29-34页 |
| ·距离中心性 | 第29-31页 |
| ·算法思想 | 第31-33页 |
| ·算法过程 | 第33页 |
| ·算法总结 | 第33-34页 |
| ·算法实验 | 第34-45页 |
| ·实验标准 | 第34-35页 |
| ·空手道俱乐部数据集 | 第35-37页 |
| ·Strike 数据集 | 第37-39页 |
| ·海豚数据集 | 第39-41页 |
| ·政治图书联盟数据集 | 第41-43页 |
| ·美国大学橄榄球数据集 | 第43-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于距离中心性的重要节点评价指标 | 第46-53页 |
| ·研究背景 | 第46页 |
| ·重要节点评价指标 | 第46-50页 |
| ·常见重要节点评价指标 | 第46-49页 |
| ·基于距离中心性的重要节点评价指标 | 第49-50页 |
| ·算法实验 | 第50-52页 |
| ·空手道俱乐部数据集 | 第50-51页 |
| ·Strike 数据集 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
