| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 复杂网络社团划分的背景 | 第7-10页 |
| 1.2 复杂网络社团研究现状 | 第10-15页 |
| 1.3 本文的研究内容与文章结构 | 第15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 背景知识综述 | 第17-30页 |
| 2.1 图与网络 | 第17-20页 |
| 2.1.1 哥尼斯堡七桥问题 | 第17页 |
| 2.1.2 规则网络 | 第17-18页 |
| 2.1.3 随机图 | 第18页 |
| 2.1.4 小世界网络模型 | 第18-19页 |
| 2.1.5 无标度网络模型 | 第19-20页 |
| 2.2 复杂网络的基本概念 | 第20-22页 |
| 2.2.1 度分布 | 第21页 |
| 2.2.2 平均路径长度 | 第21页 |
| 2.2.3 聚类系数 | 第21-22页 |
| 2.2.4 簇结构定义 | 第22页 |
| 2.3 基于局部信息的LPA算法的描述 | 第22-27页 |
| 2.3.1 LPA算法的基本思想 | 第23-26页 |
| 2.3.2 LPA算法已有的改进 | 第26-27页 |
| 2.4 重叠的LPA算法研究 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 标签传播算法的改进 | 第30-42页 |
| 3.1 基于局部信息的LPA算法的改进 | 第30-35页 |
| 3.1.1 K阶共同节点的相似度 | 第30-32页 |
| 3.1.2 初始核心社团的选取 | 第32-33页 |
| 3.1.3 基于核心图的标签传播算法 | 第33-35页 |
| 3.2 实验与仿真结果 | 第35-41页 |
| 3.2.1 Zachary空手道俱乐部网络 | 第35-36页 |
| 3.2.2 海豚社会关系的网络 | 第36-38页 |
| 3.2.3 美国大学足球队比赛网络分析 | 第38-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于二分图的标签传播划分算法 | 第42-57页 |
| 4.1 基于二分图模型的复杂网络 | 第42-45页 |
| 4.1.1 度和度分布 | 第43-44页 |
| 4.1.2 聚集系数 | 第44-45页 |
| 4.1.3 最短路径长度 | 第45页 |
| 4.1.4 介数 | 第45页 |
| 4.2 社团结构及聚类算法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 基于边聚集系数的聚类算法 | 第46页 |
| 4.2.2 Ka,b—团(Ka,b-Biclique)划分方法 | 第46-47页 |
| 4.2.3 优化模块化函数算法 | 第47-49页 |
| 4.3 基于局部信息的LPA算法在二分图中的改进 | 第49-52页 |
| 4.3.1 二分图的投影 | 第49-50页 |
| 4.3.2 带权值的初始核心社团的选取 | 第50-51页 |
| 4.3.3 算法的具体过程 | 第51-52页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第52-56页 |
| 4.4.1 Southern Women Data实验分析 | 第52-54页 |
| 4.4.2 随机图实验 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 对未来研究的展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |