| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-9页 |
| 1.2 论文前期研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3 论文主要贡献 | 第10-12页 |
| 第二章 社团检测基础理论概述 | 第12-20页 |
| 2.1 社团检测基础知识 | 第12-13页 |
| 2.1.1 社会网络 | 第12-13页 |
| 2.1.2 社团检测 | 第13页 |
| 2.2 社团检测主要算法 | 第13-15页 |
| 2.2.1 基于标签传播的社团检测算法算法 | 第13-14页 |
| 2.2.2 LPAm算法 | 第14页 |
| 2.2.3 FastQ算法 | 第14-15页 |
| 2.2.4 GN算法 | 第15页 |
| 2.3 社团划分质量评价标准 | 第15-18页 |
| 2.3.1 社团划分模块度 | 第16页 |
| 2.3.2 社团划分精度 | 第16-17页 |
| 2.3.3 标准互信息 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 基于邻居相似性的社团检测算法 | 第20-31页 |
| 3.1 基于邻居相似性的社团检测算法 | 第20-22页 |
| 3.1.1 算法来源背景 | 第20页 |
| 3.1.2 相似性定义 | 第20-22页 |
| 3.2 NSA算法第一步 | 第22-23页 |
| 3.3 NSA算法第二步 | 第23-25页 |
| 3.4 NSA算法实验 | 第25-29页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第25页 |
| 3.4.2 实验设计 | 第25-27页 |
| 3.4.3 实验结果及分析 | 第27-29页 |
| 3.5 NSA算法性能分析 | 第29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于选点的半监督社团检测算法 | 第31-45页 |
| 4.1 算法背景知识 | 第31页 |
| 4.2 SSCDAWSP算法相关概念 | 第31-33页 |
| 4.3 SSCDAWSP算法设计 | 第33-37页 |
| 4.3.1 选点 | 第33-34页 |
| 4.3.2 添加MustLink和CannotLink关系 | 第34页 |
| 4.3.3 关系推理 | 第34-35页 |
| 4.3.4 SSCDAWSP算法步骤 | 第35-37页 |
| 4.4 SSCDAWSP算法复杂度分析 | 第37页 |
| 4.5 实验 | 第37-44页 |
| 4.5.1 实验平台及环境 | 第37页 |
| 4.5.2 实验数据集 | 第37页 |
| 4.5.3 实验设计 | 第37-42页 |
| 4.5.4 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 论文总结 | 第45页 |
| 5.2 工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 在学期间科研成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |