基于局部扩充的重叠社区发现算法研究和改进
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和组织结构 | 第12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 2 复杂网络社区发现基本理论 | 第13-24页 |
| 2.1 复杂网络概述 | 第13页 |
| 2.2 社区的概念 | 第13-17页 |
| 2.2.1 社区的定义 | 第14-15页 |
| 2.2.2 社区的评价标准 | 第15-17页 |
| 2.3 非重叠社区发现算法 | 第17-20页 |
| 2.3.1 划分算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 基于模块度的算法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 谱聚类算法 | 第19页 |
| 2.3.4 动态算法 | 第19-20页 |
| 2.4 重叠社区发现算法 | 第20-22页 |
| 2.4.1 基于团过滤算法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 基于连接划分算法 | 第21页 |
| 2.4.3 基于局部扩充算法 | 第21-22页 |
| 2.4.4 基于模糊检测算法 | 第22页 |
| 2.4.5 基于代理的动态检测算法 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 基于局部扩充的重叠社区发现算法 | 第24-29页 |
| 3.1 基于局部扩充优化的重叠社区发现算法简介 | 第24页 |
| 3.2 常见的局部扩充优化的重叠社区发现算法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 LFM算法 | 第24-26页 |
| 3.2.2 GCE算法 | 第26-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 基于局部扩充的重叠社区发现算法改进 | 第29-43页 |
| 4.1 种子选择的改进 | 第29-33页 |
| 4.1.1 寻找核心节点集合 | 第29-32页 |
| 4.1.2 形成仿团集 | 第32-33页 |
| 4.1.3 种子集形成算法流程 | 第33页 |
| 4.2 局部优化质量函数的优化 | 第33-36页 |
| 4.3 相似性度量 | 第36-37页 |
| 4.4 并行化改进 | 第37-40页 |
| 4.4.1 并行化理论概述 | 第37-38页 |
| 4.4.2 并行化分析 | 第38-40页 |
| 4.5 算法综合描述 | 第40-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 实验结果及分析 | 第43-53页 |
| 5.1 实验准确性评价标准 | 第43页 |
| 5.2 实验数据源 | 第43-44页 |
| 5.3 种子选择算法实验对比 | 第44-46页 |
| 5.4 综合算法实验对比 | 第46-52页 |
| 5.4.1 NMI准确性实验对比 | 第46-50页 |
| 5.4.2 速度指标的实验对比 | 第50-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文总结 | 第53-54页 |
| 6.2 研究展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录 | 第59页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59页 |
