| 中文摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状和目的 | 第12-14页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 研究目的 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及主要工作 | 第14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-17页 |
| 第二章 社区发现相关研究基础 | 第17-23页 |
| 2.1 社区的形式化定义 | 第17-18页 |
| 2.1.1 社区的定义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 社区的矩阵表示 | 第18页 |
| 2.2 节点的重要度量准则 | 第18-20页 |
| 2.2.1 度中心性 | 第18-19页 |
| 2.2.2 介数中心性 | 第19页 |
| 2.2.3 接近中心性 | 第19-20页 |
| 2.2.4 特征中心性 | 第20页 |
| 2.3 社区发现算法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 最小割算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Newman算法 | 第21页 |
| 2.3.3 Louvain算法 | 第21页 |
| 2.3.4 标签传播算法 | 第21-23页 |
| 第三章 基于多层节点相似度的社区发现 | 第23-35页 |
| 3.1 节点相似度度量准则 | 第23-26页 |
| 3.1.1 单层节点相似性指标 | 第23-24页 |
| 3.1.2 多层节点相似性指标 | 第24-26页 |
| 3.2 基于节点相似度的社区划分模型 | 第26-27页 |
| 3.2.1 团体之间的紧密度 | 第26页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第26-27页 |
| 3.3 实验测试与分析 | 第27-32页 |
| 3.3.1 评价指标 | 第27-28页 |
| 3.3.2 基于karate跆拳道俱乐部的社区划分实验 | 第28-29页 |
| 3.3.3 基于Dolphins网络的社区划分实验 | 第29页 |
| 3.3.4 基于football网络的社区划分实验 | 第29-30页 |
| 3.3.5 实验结果比较 | 第30-32页 |
| 3.4 基于论文作者合作网络数据集的社区划分结果分析 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 面向复杂有权交通网络的社区发现 | 第35-47页 |
| 4.1 加权网络节点相关度度量准则 | 第35-37页 |
| 4.1.1 节点相关度度量准则 | 第35页 |
| 4.1.2 基于共同邻节点的连边权重 | 第35-36页 |
| 4.1.3 基于两种权值的统一表示框架 | 第36-37页 |
| 4.2 面向有权网络的社区划分模型 | 第37-38页 |
| 4.2.1 团体间的连接强度度量准则 | 第37页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第37-38页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第38-45页 |
| 4.3.1 评价指标 | 第38页 |
| 4.3.2 实验数据 | 第38-39页 |
| 4.3.3 基于科学家合作网络的社区划分 | 第39页 |
| 4.3.4 基于列车运行网络的社区划分 | 第39-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 主要工作与结论 | 第47页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 个人简况及联系方式 | 第57-60页 |
