基于相似度的复杂网络社团发现算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文创新和改进 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关基础理论介绍 | 第12-24页 |
| 2.1 复杂网络 | 第12-14页 |
| 2.2 社团划分算法 | 第14-21页 |
| 2.2.1 图分割算法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 层聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.2.3 划分聚类算法 | 第16-17页 |
| 2.2.4 基于模块度的算法 | 第17-19页 |
| 2.2.5 其他算法 | 第19-21页 |
| 2.3 算法评价指标 | 第21-23页 |
| 2.3.1 模块度 | 第21-22页 |
| 2.3.2 标准化互信息量 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于相似度的聚类社团发现算法 | 第24-42页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 基于相似度的模块度 | 第24-30页 |
| 3.2.1 GN模块度的缺陷 | 第24-27页 |
| 3.2.2 新模块度推导 | 第27-30页 |
| 3.3 基于相似度的社团发现算法 | 第30-41页 |
| 3.3.1 节点相似度和社团相似度 | 第31-32页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第32-33页 |
| 3.3.3 算法可行性分析 | 第33-34页 |
| 3.3.4 试验分析 | 第34-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于相似度的标签传播算法 | 第42-58页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 传统标签算法分析 | 第42-45页 |
| 4.3 改进标签算法 | 第45-50页 |
| 4.3.1 理论推导 | 第45-47页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第47-50页 |
| 4.3.3 时间复杂度分析 | 第50页 |
| 4.4 试验分析 | 第50-57页 |
| 4.4.1 试验数据集 | 第50-52页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第52页 |
| 4.4.3 试验结果和分析 | 第52-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于相似度的多标签重叠社团发现算法 | 第58-69页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 理论推导 | 第58-60页 |
| 5.3 算法描述 | 第60-64页 |
| 5.4 时间复杂度分析 | 第64-65页 |
| 5.5 试验结果和分析 | 第65-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第69页 |
| 6.2 研究展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第75-77页 |
