社会网中社团检测问题的研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 章节安排 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章社团检测相关理论 | 第17-25页 |
| 2.1 社会网及其特征 | 第17-21页 |
| 2.1.1 社会网的表示方法 | 第17-19页 |
| 2.1.2 社会网的特征 | 第19-21页 |
| 2.2 社会网中的社团结构 | 第21-22页 |
| 2.3 经典社团发现算法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 Kernighan-Lin算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 GN算法 | 第23页 |
| 2.3.3 Newman快速算法 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于亲密度的标签传播社团检测算法研究 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 基于标签传播的社团检测算法（LPA） | 第26-28页 |
| 3.2.1 算法思想 | 第26-27页 |
| 3.2.2 相关改进算法 | 第27-28页 |
| 3.3 基于亲密度的标签传播社团检测算法 | 第28-32页 |
| 3.3.1 局部中心点 | 第29页 |
| 3.3.2 节点间亲密度 | 第29-30页 |
| 3.3.3 BILPA标签传播算法 | 第30-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-38页 |
| 3.4.1 数据集 | 第32-33页 |
| 3.4.2 比较方法和评价方式 | 第33-34页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第34-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于改进节点相似度的社团检测算法研究 | 第39-52页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 节点相似度 | 第40-42页 |
| 4.3 基于改进节点相似度的社团检测算法 | 第42-46页 |
| 4.3.1 改进相似度 | 第42-44页 |
| 4.3.2 CDIS算法 | 第44-46页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第46-51页 |
| 4.4.1 数据集 | 第46-47页 |
| 4.4.2 比较方法和评价方式 | 第47-48页 |
| 4.4.3 模块度Q比较 | 第48-49页 |
| 4.4.4 NMI比较 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于核心节点的社团检测算法研究 | 第52-66页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 相关工作 | 第52-54页 |
| 5.3 基于核心节点的社团检测算法研究 | 第54-59页 |
| 5.3.1 选择核心节点 | 第54-56页 |
| 5.3.2 检测局部核心社团 | 第56-57页 |
| 5.3.3 全局检测社团 | 第57-59页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第59-65页 |
| 5.4.1 数据集 | 第59-61页 |
| 5.4.2 比较方法和评价方式 | 第61-62页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第62-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
