| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外的研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10页 |
| ·内容组织 | 第10-11页 |
| 第二章 社区发现算法概述 | 第11-25页 |
| ·复杂网络历史 | 第11-13页 |
| ·哥尼斯堡七桥问题 | 第11页 |
| ·随机图 | 第11-12页 |
| ·小世界理论 | 第12页 |
| ·弱连接的强度 | 第12页 |
| ·复杂网络的新突破 | 第12-13页 |
| ·社区发现问题定义 | 第13页 |
| ·经典社区发现算法 | 第13-23页 |
| ·谱平分法 | 第13-15页 |
| ·Kernighan-Lin 算法 | 第15-16页 |
| ·Maximun Flow Communities 算法 | 第16-17页 |
| ·Girvan-Newman 算法 | 第17页 |
| ·Wu-Huberma 算法 | 第17-18页 |
| ·极值优化算法 | 第18-19页 |
| ·快速 Newman 算法 | 第19-20页 |
| ·Guimera-Amaral 算法 | 第20-21页 |
| ·Clique Percolation Method | 第21页 |
| ·Finding and Extracting Communities 算法 | 第21-22页 |
| ·基于多自旋状态 Potts 模型的网络社区发现算法 | 第22页 |
| ·其它社区发现算法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 社区的定义及评价函数 | 第25-33页 |
| ·社区的历史渊源及本质 | 第25-26页 |
| ·几种流行的社区定义 | 第26-28页 |
| ·模块度 Q | 第26-27页 |
| ·模块度 D | 第27-28页 |
| ·Radicchi 对社区的定义 | 第28页 |
| ·新的社区定义及评价函数 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于节点联系的算法 | 第33-41页 |
| ·初始社区中心的形成 | 第33-34页 |
| ·社区节点的添加 | 第34-36页 |
| ·社区的合并 | 第36页 |
| ·最终节点的调整 | 第36-37页 |
| ·算法的整体描述 | 第37-40页 |
| ·算法的复杂度分析 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于节点联系的算法验证与分析 | 第41-51页 |
| ·评价标准 | 第41页 |
| ·数据集介绍 | 第41-43页 |
| ·Zachary 空手道俱乐部成员关系网络 | 第41-42页 |
| ·Dophins 海豚关系网络 | 第42-43页 |
| ·Football team 关系网络 | 第43页 |
| ·实验流程设计 | 第43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-48页 |
| ·Zachary 网络结果分析 | 第43-45页 |
| ·Dophins 网络结果分析 | 第45-46页 |
| ·Football team 网络结果分析 | 第46-48页 |
| ·基于节点联系的算法与其它算法性能对比 | 第48-50页 |
| ·各算法各数据集对比 | 第48-49页 |
| ·各算法参数对比 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·本文工作总结 | 第51页 |
| ·后期工作及展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
