| 表目录 | 第7-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 社团发现研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 传统的社团发现方法 | 第12页 |
| 1.2.2 GN 算法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于 AP 聚类的社团发现 | 第13页 |
| 1.2.4 团渗透的社团发现 | 第13页 |
| 1.2.5 模糊社团发现 | 第13-14页 |
| 1.2.6 局部扩展的社团发现 | 第14-15页 |
| 1.2.7 自组织的社团发现方法 | 第15-16页 |
| 1.2.8 针对社会网络的社团发现新方法 | 第16页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 结合话题的社会网络社团发现框架设计 | 第18-24页 |
| 2.1 社会网络社团发现问题描述 | 第18-19页 |
| 2.1.1 相关概念 | 第18-19页 |
| 2.1.2 社会网络的社团结构 | 第19页 |
| 2.2 网络的话题描述 | 第19-21页 |
| 2.3 结合话题的社会网络社团发现框架 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 网络话题的抽取 | 第24-39页 |
| 3.1 结合词义的文本相似度计算 | 第24-28页 |
| 3.1.1 HowNet、WordNet 和 Chinese WordNet | 第25页 |
| 3.1.2 基于 Chinese WordNet 的词义相似度计算 | 第25-27页 |
| 3.1.3 文本特征向量表示 | 第27页 |
| 3.1.4 结合词义的文本特征词权重修正 | 第27-28页 |
| 3.1.5 文本相似度计算 | 第28页 |
| 3.2 分层近邻传播聚类 | 第28-33页 |
| 3.2.1 AP 算法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 AP 算法性能分析 | 第30-31页 |
| 3.2.3 分层推举的实现策略 | 第31-33页 |
| 3.2.4 分层近邻传播聚类 | 第33页 |
| 3.3 实验验证及结果分析 | 第33-38页 |
| 3.3.1 文本相似度实验设计及结果分析 | 第33-36页 |
| 3.3.2 聚类实验设计及结果分析 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于话题的通联关系网络构建及社团发现 | 第39-50页 |
| 4.1 基于话题的通联关系网络构建 | 第39-40页 |
| 4.2 话题社团发现 | 第40-43页 |
| 4.2.1 种子社团选取 | 第40-42页 |
| 4.2.2 扩展评价函数 | 第42-43页 |
| 4.2.3 基于节点种子社团适合度评估的改进局部扩展社团发现算法 | 第43页 |
| 4.3 关系社团发现 | 第43-45页 |
| 4.3.1 节点关系强度综合评估 | 第44-45页 |
| 4.3.2 基于 AP 算法的关系社团发现 | 第45页 |
| 4.4 实验验证及结果分析 | 第45-49页 |
| 4.4.1 话题社团发现方法验证 | 第45-47页 |
| 4.4.2 关系社团发现方法验证 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结合话题的社会网络社团发现算法设计与实现 | 第50-59页 |
| 5.1 网络通信行为信息组织与存储 | 第50-52页 |
| 5.2 网络话题抽取及标注 | 第52-54页 |
| 5.2.1 网络话题抽取设计与实现 | 第52-54页 |
| 5.2.2 网络话题标注设计与实现 | 第54页 |
| 5.3 网络构建及社团发现 | 第54-58页 |
| 5.3.1 网络构建设计与实现 | 第54-55页 |
| 5.3.2 结合话题的社团发现设计与实现 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 结束语 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 附录 1 | 第66-71页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
