基于SAF模型的社会网络数据挖掘
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-16页 |
| ·本文研究目标 | 第9-10页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘简要介绍 | 第11-12页 |
| ·社会网络介绍 | 第12-13页 |
| ·社会网络分析研究方法 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-16页 |
| 第二章 基于SAF模型的社会网络社区发现 | 第16-43页 |
| ·社区发现介绍及研究现状 | 第16-17页 |
| ·安然邮件数据集介绍 | 第17-20页 |
| ·GN算法 | 第20-22页 |
| ·建立SAF模型 | 第22-25页 |
| ·SAF模型算法实现 | 第25-26页 |
| ·基于SAF模型的社区发现 | 第26-30页 |
| ·基于激活力的社区发现算法 | 第27-28页 |
| ·基于相似度的社区发现算法 | 第28-30页 |
| ·网络社区的全局性度量 | 第30-32页 |
| ·网络社区的连通性度量 | 第30-32页 |
| ·实验及结果分析 | 第32-41页 |
| ·GN算法实验及结果 | 第32-34页 |
| ·基于激活力算法的实验及结果 | 第34-37页 |
| ·基于相似度算法的实验及结果 | 第37-39页 |
| ·三种算法对比分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 基于SAF模型的社会网络链接预测 | 第43-53页 |
| ·链接预测介绍及研究现状 | 第43页 |
| ·链接预测的基本方法 | 第43-47页 |
| ·基于SAF模型的链接预测算法 | 第47页 |
| ·链接预测实验及结果 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于SAF模型的社会网络核心用户发现 | 第53-71页 |
| ·社会网络核心人物研究方法及评价指标 | 第53-55页 |
| ·点度中心性 | 第53页 |
| ·中间中心性 | 第53-54页 |
| ·接近中心性 | 第54-55页 |
| ·不考虑通信频率的核心用户发现算法 | 第55-60页 |
| ·基于通信频率的核心用户发现算法 | 第60-61页 |
| ·基于SAF激活力的核心用户发现算法 | 第61-62页 |
| ·核心用户发现实验及结果 | 第62-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-72页 |
| 缩略语 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第77页 |
