| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 论文的研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 相关工作和内容安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 相关工作 | 第15-16页 |
| 1.3.2 本文所做的内容安排 | 第16-17页 |
| 第2章 随机游走思想 | 第17-24页 |
| 2.1 图的若干概念和定义 | 第17页 |
| 2.2 随机游走思想 | 第17-19页 |
| 2.3 PAGERANK算法思想 | 第19-22页 |
| 2.4 基于复杂网络的随机游走思想 | 第22-24页 |
| 第3章 稀疏矩阵的压缩存储 | 第24-39页 |
| 3.1 稀疏矩阵分析 | 第26-30页 |
| 3.2 稀疏矩阵的压缩存储模式 | 第30-34页 |
| 3.2.1 Coordinate(COO)存储模式 | 第31页 |
| 3.2.2 Compressed Sparse Row(CSR)存储模式 | 第31-32页 |
| 3.2.3 ELLPACK (ELL)存储模式 | 第32-33页 |
| 3.2.4 Diagonal (DIA)存储模式 | 第33-34页 |
| 3.3 稀疏矩阵压缩存储模式的分析 | 第34-39页 |
| 3.3.1 数据分析 | 第34-37页 |
| 3.3.2 复杂网络中的稀疏矩阵 | 第37-39页 |
| 第4章 基于随机游走思想的社区划分算法 | 第39-55页 |
| 4.1 经典社区划分算法 | 第39-43页 |
| 4.1.1 GN算法 | 第40-42页 |
| 4.1.2 FN算法 | 第42-43页 |
| 4.2 基于随机游走思想进行社区划分算法 | 第43-48页 |
| 4.2.1 基于随机游走思想进行社区划分算法描述 | 第44-46页 |
| 4.2.2 社区划分算法的评价指标 | 第46页 |
| 4.2.3 大规模复杂网络的社区划分算法 | 第46-48页 |
| 4.3 实验 | 第48-55页 |
| 4.3.1 复杂网络中重要指标介绍 | 第48-49页 |
| 4.3.2 阈值设置的具体分析 | 第49-51页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第62页 |