图挖掘算法的研究与应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 挖掘极大团的主要算法 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关算法的理论分析 | 第17-25页 |
| 2.1 Base BK算法 | 第17-18页 |
| 2.2 Improved BK算法 | 第18-22页 |
| 2.3 Kose算法 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 相关算法的实验对比 | 第25-37页 |
| 3.1 实验所实现的算法 | 第25-26页 |
| 3.2 实验环境及过程 | 第26-27页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第27-33页 |
| 3.4 实验结论 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 FAMCELM算法研究与改进 | 第37-49页 |
| 4.1 大规模图中挖掘极大团的理论背景 | 第37-38页 |
| 4.2 FAMCELM所提出的算法 | 第38-42页 |
| 4.3 SeqMCE算法存在的问题与解决方案 | 第42-45页 |
| 4.4 实验验证 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于先验概率的Hash算法 | 第49-69页 |
| 5.1 问题背景 | 第49-51页 |
| 5.2 冲突处理 | 第51-52页 |
| 5.3 基于极大团的统计规律挖掘 | 第52-57页 |
| 5.4 基于信息熵的统计规律挖掘 | 第57-60页 |
| 5.5 数据的统计规律 | 第60-62页 |
| 5.6 基于先验概率的Hash算法 | 第62-64页 |
| 5.7 算法的性能与实验结果分析 | 第64-67页 |
| 5.7.1 算法性能分析 | 第64-65页 |
| 5.7.2 号码数据集上的实验结果 | 第65-67页 |
| 5.8 本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 论文总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第69-70页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第79页 |
