基于核心顶点扩张的社团检测算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 复杂网络概述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 复杂网络的起源及发展 | 第13-15页 |
| 1.2.2 常见的复杂网络 | 第15页 |
| 1.3 本文的主要工作及贡献 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 2 理论基础与相关工作 | 第18-31页 |
| 2.1 定义和术语 | 第18页 |
| 2.2 社团检测方法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 基于核心顶点扩张的方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于层次的方法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 基于标签传播的方法 | 第21-22页 |
| 2.2.4 谱分析方法 | 第22页 |
| 2.2.5 基于随机游走的方法 | 第22-23页 |
| 2.2.6 基于模块度优化方法 | 第23页 |
| 2.3 实验数据 | 第23-28页 |
| 2.4 社团检测常用评价指标 | 第28-30页 |
| 2.4.1 模块度(Q) | 第28页 |
| 2.4.2 调整兰德指数(ARI) | 第28-29页 |
| 2.4.3 标准化的互信息量(NMI) | 第29-30页 |
| 2.5 小结 | 第30-31页 |
| 3 基于PageRank的核心顶点扩张算法 | 第31-48页 |
| 3.1 相关概念及算法思想 | 第31-33页 |
| 3.1.1 PageRank算法 | 第31-32页 |
| 3.1.2 相邻顶点间的相似性计算 | 第32页 |
| 3.1.3 算法主要思想 | 第32-33页 |
| 3.2 算法描述 | 第33-36页 |
| 3.2.1 核心顶点选取 | 第33-34页 |
| 3.2.2 核心社团扩张 | 第34-35页 |
| 3.2.3 算法时间复杂度分析 | 第35-36页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第36-46页 |
| 3.3.1 Karate网络上的实验结果分析 | 第36-38页 |
| 3.3.2 Dolphins网络上的实验结果分析 | 第38页 |
| 3.3.3 Riskmap网络上的实验结果分析 | 第38-41页 |
| 3.3.4 SantaFe网络上的实验结果分析 | 第41页 |
| 3.3.5 Polbooks网络上的实验结果分析 | 第41-43页 |
| 3.3.6 Football网络上的实验结果分析 | 第43-46页 |
| 3.3.7 在较大规模数据集上的实验结果分析 | 第46页 |
| 3.4 小结 | 第46-48页 |
| 4 基于局部密度的核心顶点扩张算法 | 第48-65页 |
| 4.1 相关概念及算法思想 | 第48-50页 |
| 4.1.1 Jaccard相似系数 | 第48页 |
| 4.1.2 Jaccard距离 | 第48-49页 |
| 4.1.3 局部密度 | 第49-50页 |
| 4.1.4 算法主要思想 | 第50页 |
| 4.2 算法描述 | 第50-54页 |
| 4.2.1 核心顶点选取 | 第50-52页 |
| 4.2.2 核心社团扩张 | 第52-53页 |
| 4.2.3 算法时间复杂度分析 | 第53-54页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第54-64页 |
| 4.3.1 Karate网络上的实验结果分析 | 第54-56页 |
| 4.3.2 Dolphins网络上的实验结果分析 | 第56页 |
| 4.3.3 Riskmap网络上的实验结果分析 | 第56-59页 |
| 4.3.4 SantaFe网络上的实验结果分析 | 第59页 |
| 4.3.5 Polbooks网络上的实验结果分析 | 第59-61页 |
| 4.3.6 Football网络上的实验结果分析 | 第61-64页 |
| 4.3.7 在较大规模数据集上的实验结果分析 | 第64页 |
| 4.4 小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第72页 |
