| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 抽样网络模体发现算法概述 | 第19-30页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 基本概念 | 第19-24页 |
| 2.2.1 复杂网络和网络模体 | 第19页 |
| 2.2.2 随机网络生成 | 第19-21页 |
| 2.2.3 子图搜索 | 第21-22页 |
| 2.2.4 同构判断 | 第22页 |
| 2.2.5 显著性评价 | 第22-24页 |
| 2.3 抽样网络模体发现算法 | 第24-29页 |
| 2.3.1 基于边抽样的网络模体发现算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基于节点抽样的网络模体算法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 方法分析 | 第27-29页 |
| 2.4 小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于子图扩展和子图支持度的抽样网络模体发现算法 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 方法 | 第30-37页 |
| 3.2.1 随机网络图的生成 | 第30-32页 |
| 3.2.2 子图搜索 | 第32页 |
| 3.2.3 子图扩展和子图支持度 | 第32-36页 |
| 3.2.4 子图浓度 | 第36-37页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第37-41页 |
| 3.3.1 时间性能的比较 | 第38-39页 |
| 3.3.2 抽样精度和抽样稳定性比较 | 第39-41页 |
| 3.4 小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于度序列特征的分层抽样网络模体发现算法 | 第42-59页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 分层模型 | 第42-47页 |
| 4.2.1 层的划分 | 第42-43页 |
| 4.2.2 层数的确定原则 | 第43-46页 |
| 4.2.3 层样本数的确定原则 | 第46-47页 |
| 4.3 抽样方法 | 第47-51页 |
| 4.3.1 Rand_ESU 抽样算法 | 第47-48页 |
| 4.3.2 分层抽样网络模体发现算法 | 第48-51页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第51-58页 |
| 4.4.1 度分布特征对比 | 第52-55页 |
| 4.4.2 抽样精度和抽样稳定性比较 | 第55-58页 |
| 4.5 小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 附录 B 攻读学位期间参加的科研项目 | 第68页 |