| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-14页 |
| 1.1.1 复杂网络 | 第9-11页 |
| 1.1.2 网络社区结构 | 第11-13页 |
| 1.1.3 半监督社区检测 | 第13-14页 |
| 1.2 本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.3 本文中用到的数学符号 | 第15页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 相关研究 | 第17-33页 |
| 2.1 社区检测概述 | 第17-18页 |
| 2.2 无监督社区检测方法 | 第18-22页 |
| 2.3 半监督社区发现方法相关研究 | 第22-24页 |
| 2.3.1 基于成对约束的半监督社区检测 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于个体标签的半监督社区检测 | 第23-24页 |
| 2.4 本文用到的网络数据集 | 第24-30页 |
| 2.4.1 人工合成网络 | 第24-26页 |
| 2.4.2 真实世界网络 | 第26-30页 |
| 2.5 本文用社区发现评价标准 | 第30-33页 |
| 第三章 基于距离动力学半监督社区检测方法 | 第33-53页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 基于距离动力学半监督社区检测方法 | 第34-42页 |
| 3.2.1 预定义 | 第34-36页 |
| 3.2.2 半监督局部交互模式 | 第36-39页 |
| 3.2.3 SemiAttractor算法 | 第39-42页 |
| 3.3 实验与分析 | 第42-52页 |
| 3.3.1 实验所有网路详细信息 | 第43页 |
| 3.3.2 对比算法 | 第43-44页 |
| 3.3.3 如何使用先验信息 | 第44-45页 |
| 3.3.4 SemiAttractor与Attractor在时间步数t的对比 | 第45-47页 |
| 3.3.5 SemiAttractor与Attractor在精度上的对比 | 第47-49页 |
| 3.3.6 SemiAttractor算法与其它半监督社区检测算法在NMI值对比 | 第49-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于距离动力学半监督社区检测抗噪性分析 | 第53-59页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 噪声模型设计 | 第53-54页 |
| 4.3 半监督社区检测抗噪性仿真实验及分析 | 第54-58页 |
| 4.3.1 本章所用的网络数据集详细参数 | 第54-55页 |
| 4.3.2 实验数据对比分析 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-62页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 未来研究方向与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第67-68页 |
| 一、发表的论文 | 第67页 |
| 二、参与项目 | 第67-68页 |
