| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 相关研究 | 第15-25页 |
| ·社区的定义 | 第15-17页 |
| ·重叠社区的定义 | 第17-18页 |
| ·重叠社区检测算法 | 第18-24页 |
| ·CONGA 算法 | 第18-19页 |
| ·LFK 算法 | 第19-20页 |
| ·CPM 算法 | 第20-21页 |
| ·EAGLE 算法 | 第21-23页 |
| ·基于边的层次聚类算法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 SAEC 算法 | 第25-39页 |
| ·基本原理 | 第25页 |
| ·基于概率转移矩阵的谱聚类算法 | 第25-30页 |
| ·线图 | 第30-31页 |
| ·相似度 | 第31-34页 |
| ·特征向量和特征值的提取 | 第34-36页 |
| ·算法实现与分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第39-60页 |
| ·实验数据集 | 第39-44页 |
| ·人工数据集 | 第39页 |
| ·真实数据集 | 第39-44页 |
| ·实验平台 | 第44-46页 |
| ·实验结果 | 第46-56页 |
| ·人工数据集 | 第46-48页 |
| ·Zachary karate club 数据集 | 第48-49页 |
| ·Dolphin social network 数据集 | 第49-50页 |
| ·Word association network 数据集 | 第50-52页 |
| ·Scientific collaboration network 数据集 | 第52-53页 |
| ·Protein interaction network 数据集 | 第53-56页 |
| ·实验分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-61页 |
| ·工作总结 | 第60页 |
| ·未来工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 在校期间发表论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
