基于网页分块的Web社区识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究的背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-12页 |
| 2 相关研究概述 | 第12-24页 |
| ·Web数据挖掘 | 第12-17页 |
| ·Web数据挖掘概述 | 第12-14页 |
| ·链接分析技术 | 第14-16页 |
| ·网页分块算法 | 第16-17页 |
| ·信息检索 | 第17-19页 |
| ·信息检索基础 | 第17-18页 |
| ·信息检索效果评价 | 第18页 |
| ·Web搜索 | 第18-19页 |
| ·复杂网络中的社区发现 | 第19-24页 |
| ·网络社区的定义 | 第19-20页 |
| ·社区发现算法的评价标准 | 第20-21页 |
| ·社区发现算法研究 | 第21-24页 |
| 3 Web社区识别技术 | 第24-31页 |
| ·Web社区发现技术概述 | 第24-26页 |
| ·HITS社区识别算法 | 第26-28页 |
| ·最大流社区识别算法 | 第28-31页 |
| 4 基于网页分块的最大流社区识别算法 | 第31-40页 |
| ·问题的提出 | 第31-32页 |
| ·Web页面的多主题性 | 第31页 |
| ·多主题性对于社区发现的影响 | 第31-32页 |
| ·Web图重构 | 第32-36页 |
| ·网页分块 | 第32-33页 |
| ·块链接形成 | 第33-35页 |
| ·边权重分配 | 第35-36页 |
| ·社区识别 | 第36-40页 |
| ·边容量调节因子设置 | 第36-37页 |
| ·迭代后节点的排序策略 | 第37-39页 |
| ·基于网页分块的最大流社区识别算法描述 | 第39-40页 |
| 5 算法平台设计及实验结果分析 | 第40-52页 |
| ·实验平台选择与总体设计 | 第40-42页 |
| ·平台的选择 | 第40页 |
| ·系统模块设计 | 第40-41页 |
| ·数据库设计 | 第41-42页 |
| ·实验流程 | 第42-47页 |
| ·种子节点的选择 | 第42页 |
| ·链接结构爬取 | 第42-45页 |
| ·内容爬取与页面分块 | 第45页 |
| ·Web图重构 | 第45-46页 |
| ·社区的识别 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-50页 |
| ·实验总结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
