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大规模网络中抽样策略与应用研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景第10-12页
    1.2 研究现状第12-14页
    1.3 研究内容第14-15页
    1.4 论文的结构安排第15-16页
第二章 复杂网络与抽样基础第16-31页
    2.1 复杂网络研究内容第16-17页
    2.2 复杂网络的形式化表示第17-20页
    2.3 复杂网络基本拓扑性质第20-22页
        2.3.1 最短路径第20-21页
        2.3.2 节点中心性第21-22页
    2.4 复杂网络上的关系与链路预测第22-28页
        2.4.1 三元闭包与嵌入性第22-23页
        2.4.2 链路预测与节点相似度第23-26页
        2.4.3 社会网络上的正负关系第26-28页
    2.5 复杂网络抽样基础第28-30页
    2.6 本章小结第30-31页
第三章 基于抽样的最短路径算法第31-44页
    3.1 中心节点抽样策略第31-33页
    3.2 基于中心节点构建等级网络第33-35页
    3.3 基于节点抽样的最短路径计算第35-39页
    3.4 实验结果与分析第39-42页
        3.4.1 数据集说明第39页
        3.4.2 算法比较与分析第39-42页
    3.5 本章小结第42-44页
第四章 基于抽样的二元关系预测算法第44-67页
    4.1 特征提取第45-46页
    4.2 两阶段抽样策略第46-52页
        4.2.1 抽样的必要性第46-47页
        4.2.2 基于K-means的两阶段抽样策略第47-49页
        4.2.3 抽样策略优化第49-52页
    4.3 基于抽样数据集的分段训练框架第52-55页
        4.3.1 基于SVM的二元关系预测模型第52-53页
        4.3.2 基于爬山法寻找最优分割点第53-55页
    4.4 实验结果与分析第55-66页
        4.4.1 数据集说明第55-56页
        4.4.2 算法比较与分析第56-59页
        4.4.3 抽样算法敏感性分析第59-66页
    4.5 本章小结第66-67页
第五章 全文总结与展望第67-70页
    5.1 全文总结第67-68页
    5.2 展望第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-79页
攻读硕士学位期间取得的成果第79-80页

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