| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要工作和创新点 | 第17-18页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 问题描述 | 第20-24页 |
| 2.1 最大密度子图检测问题描述 | 第20-22页 |
| 2.2 最大密度子图检测的基准算法 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 局部广度优先扩张与收缩的最大密度子图检测算法 | 第24-34页 |
| 3.1 主要算法 | 第24-32页 |
| 3.1.1 局部广度优先扩张 | 第26-29页 |
| 3.1.2 收缩 | 第29-31页 |
| 3.1.3 算法主框架 | 第31-32页 |
| 3.2 算法复杂度分析 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 分布式并行环境下检测大规模图的最大密度子图 | 第34-50页 |
| 4.1 主要思想 | 第34-35页 |
| 4.2 图分割 | 第35-37页 |
| 4.3 单机下的大图处理 | 第37-38页 |
| 4.4 基于MapReduce的LBES算法实现 | 第38-42页 |
| 4.4.1 MapReduce介绍 | 第38-39页 |
| 4.4.2 MapReduce下的LBES算法实现 | 第39-42页 |
| 4.5 基于BSP的LBES算法实现 | 第42-45页 |
| 4.5.1 BSP介绍 | 第42-43页 |
| 4.5.2 BSP下的LBES算法实现 | 第43-45页 |
| 4.6 复杂度分析 | 第45-47页 |
| 4.6.1 图分割的复杂度分析 | 第45页 |
| 4.6.2 单机处理的复杂度分析 | 第45-46页 |
| 4.6.3 MapReduce下的复杂度分析 | 第46-47页 |
| 4.6.4 BSP下的复杂度分析 | 第47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-50页 |
| 第五章 实验分析 | 第50-62页 |
| 5.1 实验环境与数据集 | 第50-51页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第50页 |
| 5.1.2 实验数据集 | 第50-51页 |
| 5.2 实验评价标准 | 第51-52页 |
| 5.2.1 检测最大密度子图的实验评价标准 | 第51页 |
| 5.2.2 图分割的实验评价标准 | 第51-52页 |
| 5.3 LBES算法检测最大密度子图实验 | 第52-57页 |
| 5.3.1 准确性分析 | 第52-54页 |
| 5.3.2 算法稳定性分析 | 第54-56页 |
| 5.3.3 LBES算法运算时间分析 | 第56-57页 |
| 5.4 大规模图密度子图检测实验 | 第57-61页 |
| 5.4.1 图分割实验 | 第57-58页 |
| 5.4.2 单机下求解top-K最大密度子图实验 | 第58-59页 |
| 5.4.3 MapReduce和BSP下求解top-K最大密度子图实验 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论和展望 | 第62-64页 |
| 6.1 研究结论 | 第62页 |
| 6.2 研究展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |
