| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究动态 | 第9-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 2 复杂网络及其基本性质 | 第14-23页 |
| ·复杂网络定义 | 第14-15页 |
| ·复杂网络的表示方法 | 第15页 |
| ·复杂网络的主要特征 | 第15-18页 |
| ·小世界特征 | 第15-16页 |
| ·无标度特征 | 第16-18页 |
| ·复杂网络的主要统计量 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 聚类分析 | 第23-29页 |
| ·聚类分析 | 第23-24页 |
| ·主要聚类方法 | 第24-28页 |
| ·常用方法 | 第24-27页 |
| ·其他方法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 基于局部信息的社团发现方法 | 第29-40页 |
| ·相关工作 | 第29-32页 |
| ·相关定义 | 第30-31页 |
| ·CNM 算法 | 第31-32页 |
| ·LCNM 方法 | 第32-37页 |
| ·用局部信息发现小社区 | 第32-34页 |
| ·小社区凝聚 | 第34-37页 |
| ·实验测试与结果分析 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 5 基于Jaccard 相似度的社团发现方法 | 第40-49页 |
| ·相关工作 | 第40-41页 |
| ·基于Jaccard 相似度社团的CNM 算法(SCNM) | 第41-45页 |
| ·SCNM 算法相关定义 | 第41-42页 |
| ·SCNM 算法步骤 | 第42-43页 |
| ·SCNM 算法描述 | 第43-45页 |
| ·实验测试与结果分析 | 第45-48页 |
| ·模块度对比 | 第46-47页 |
| ·时间复杂度 | 第47-48页 |
| ·总结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |