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基于节点历史行为的网络社区划分算法设计

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 课题任务第12-13页
    1.3 研究生期间完成的工作第13-14页
    1.4 论文结构第14-17页
第二章 背景知识第17-27页
    2.1 社会网络概述第17-18页
    2.2 网络社区概述第18-20页
        2.2.1 静态网络社区简介第19页
        2.2.2 动态网络社区简介第19-20页
    2.3 定义与符号表示第20-21页
        2.3.1 社会网络第20页
        2.3.2 社区结构第20页
        2.3.3 模块度Q第20-21页
    2.4 社区划分研究现状第21-26页
        2.4.1 静态网络社区划分算法研究现状第22-24页
        2.4.2 动态网络社区划分算法研究现状第24-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第三章 基于最大化模块度的重叠社区划分算法第27-35页
    3.1 相关符号与定义第27页
    3.2 算法简介第27-28页
    3.3 详细设计第28-32页
        3.3.1 计算节点间关系强度第28-29页
        3.3.2 边排序构建初始社区第29-30页
        3.3.3 扩展初始社区并迭代第30-31页
        3.3.4 算法举例第31-32页
    3.4 复杂度分析第32页
    3.5 本章小结第32-35页
第四章 基于网络增量的动态社区划分算法第35-49页
    4.1 相关符号与定义第35-36页
    4.2 算法简介第36-37页
    4.3 详细设计第37-46页
        4.3.1 孤立节点的增加和删除第38页
        4.3.2 增加一条社区内部边第38-39页
        4.3.3 删除一条社区内部边第39-42页
        4.3.4 增加一条社区外部边第42-44页
        4.3.5 删除一条社区外部边第44-45页
        4.3.6 边的权值发生变化第45-46页
        4.3.7 算法总结第46页
    4.4 时间复杂度分析第46-47页
    4.5 本章小结第47-49页
第五章 实验结果与分析第49-55页
    5.1 仿真平台介绍第49页
    5.2 社区划分质量衡量指标第49页
    5.3 静态网络社区划分算法实验结果与分析第49-51页
        5.3.1 背景参数设置第49-50页
        5.3.2 实验结果与分析第50-51页
    5.4 动态网络社区划分算法实验结果与分析第51-55页
        5.4.1 背景参数设置第51-52页
        5.4.2 实验结果与分析第52-55页
第六章 总结与展望第55-57页
    6.1 论文总结第55页
    6.2 下一步研究工作第55-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-63页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第63页

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