移动社交网络的社团划分算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 复杂网络特性与社团划分的研究概况 | 第14-31页 |
| 2.1 基本概念 | 第14页 |
| 2.2 单片网络的统计特性 | 第14-19页 |
| 2.2.1 度及度分布 | 第14-15页 |
| 2.2.2 最短路径、直径和平均路径长度 | 第15-16页 |
| 2.2.3 聚类系数 | 第16页 |
| 2.2.4 节点中心性 | 第16-18页 |
| 2.2.5 网络结构熵 | 第18-19页 |
| 2.3 典型的网络模型 | 第19-26页 |
| 2.4 经典的社团划分算法 | 第26-30页 |
| 2.4.1 社团结构的定义与评价标准 | 第26-28页 |
| 2.4.2 图分割法 | 第28页 |
| 2.4.3 GN算法 | 第28-29页 |
| 2.4.4 Newman快速算法 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 MSNs中基于模块度的社团划分研究 | 第31-41页 |
| 3.1 动态网络社团划分的现状 | 第31-32页 |
| 3.2 多片网络的建模方法 | 第32-33页 |
| 3.3 MSNs数据集 | 第33页 |
| 3.4 MSNs的匹配性分析 | 第33-35页 |
| 3.5 多片网络的社团划分 | 第35-40页 |
| 3.5.1 基于模块度的多片网络社团划分算法分析 | 第35-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于墒减益率的MSNs社团划分研究 | 第41-51页 |
| 4.1 单片网络中基于熵减益率的社团划分模型 | 第41-45页 |
| 4.1.1 模型优化和解决方法 | 第43-45页 |
| 4.2 算法分析与实验 | 第45-47页 |
| 4.3 基于熵减益率的多片网络社团划分方法研究 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间参与课题情况 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
