基于动力学的符号网络社区检测
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 复杂网络背景介绍 | 第8-14页 |
| ·绪论 | 第8-10页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·复杂网络中的社区结构 | 第8-9页 |
| ·复杂网络的复杂性 | 第9-10页 |
| ·基本概念 | 第10-12页 |
| ·网络的分类 | 第10页 |
| ·平均路径长度 | 第10-11页 |
| ·聚类系数 | 第11页 |
| ·度与度分布 | 第11-12页 |
| ·复杂网络研究内容 | 第12页 |
| ·论文的主要工作和结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 符号网络的振荡器相位同步模型 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·相位同步模型 | 第14-18页 |
| ·符号网络相位同步模型 | 第18-19页 |
| ·符号网络的动力学聚类 | 第19-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于动力学的符号网络社区检测 | 第24-40页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·基于动力学的符号网络社区检测流程描述 | 第24-27页 |
| ·实验仿真与结果分析 | 第27-31页 |
| ·Gahuku-Gama 族群网络 | 第27-28页 |
| ·两个例证网络 | 第28-29页 |
| ·计算机产生符号网络社区检测 | 第29-31页 |
| ·加权符号网络的社区检测 | 第31-34页 |
| ·斯洛文尼亚政党网络 | 第32-33页 |
| ·美国最高法院网络 | 第33-34页 |
| ·与 FEC 算法的对比 | 第34-37页 |
| ·正负耦合参数对检测结果的影响 | 第37-38页 |
| ·小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于网络动力学的链路预测 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·链路预测的评价指标 | 第41-42页 |
| ·链路预测的相似性指标 | 第42-46页 |
| ·基于局部信息的指标 | 第43-45页 |
| ·基于路径的相似性指标 | 第45-46页 |
| ·基于网络动力学的链路预测 | 第46-48页 |
| ·实验仿真结果与分析 | 第48-50页 |
| ·空手道网络 | 第48页 |
| ·计算机生成网络 | 第48-49页 |
| ·正负耦合参数对算法性能的影响 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·本文总结 | 第52-53页 |
| ·下一步工作 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 攻读硕士期间取得的学术成果 | 第62-64页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第64-65页 |
