基于模糊聚类的社团划分算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第11-14页 |
| ·国内外的研究现状 | 第14-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19页 |
| ·论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关工作基础 | 第21-31页 |
| ·相关定义及概念 | 第21-27页 |
| ·复杂网络的表示方法 | 第21-24页 |
| ·聚类系数 | 第24-25页 |
| ·社团的定义 | 第25-27页 |
| ·社团划分结果评价指标 | 第27-30页 |
| ·模块度 | 第27-29页 |
| ·标准化互信息 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 经典的社团划分算法 | 第31-45页 |
| ·非重叠社团划分算法 | 第31-41页 |
| ·Kernighan-Lin算法 | 第31-33页 |
| ·谱平分算法 | 第33-36页 |
| ·GN算法及其改进算法 | 第36-40页 |
| ·Newman快速算法 | 第40-41页 |
| ·重叠社团的划分算法 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于模糊聚类的社团划分算法 | 第45-59页 |
| ·模糊聚类算法的相关基础 | 第45-47页 |
| ·模糊聚类算法的相关理论基础 | 第45-46页 |
| ·模糊聚类算法介绍 | 第46-47页 |
| ·基于节点间共享邻居数的隶属函数 | 第47-49页 |
| ·相关定义及其物理意义 | 第47-49页 |
| ·相关数学证明 | 第49页 |
| ·重叠节点的判别准则 | 第49-52页 |
| ·算法的主要工作 | 第52-53页 |
| ·算法的具体实现步骤 | 第53-56页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 实验与分析 | 第59-69页 |
| ·实验数据集 | 第59-61页 |
| ·人工网络数据集 | 第59-60页 |
| ·实际网络数据集 | 第60-61页 |
| ·实验分析 | 第61-67页 |
| ·评价指标的采用依据 | 第61-62页 |
| ·算法的实验结果比较分析 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第77页 |
