复杂网络中基于已知分组的社团探测方法
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 主要符号对照表 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-28页 |
| 1.1 引言 | 第16-17页 |
| 1.2 网络的表示 | 第17-19页 |
| 1.3 复杂网络的基本特性 | 第19-22页 |
| 1.3.1 度与无标度特性 | 第19-20页 |
| 1.3.2 最短路径与小世界属性 | 第20-21页 |
| 1.3.3 聚类系数 | 第21页 |
| 1.3.4 其它特性 | 第21-22页 |
| 1.4 网络模型 | 第22-25页 |
| 1.4.1 ER随机模型 | 第22-23页 |
| 1.4.2 随机分块模型 | 第23-24页 |
| 1.4.3 配置模型 | 第24页 |
| 1.4.4 BA模型 | 第24-25页 |
| 1.4.5 零模型 | 第25页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第25-28页 |
| 第二章 社团结构及探测 | 第28-50页 |
| 2.1 社团与社团结构 | 第28-34页 |
| 2.1.1 社团结构涌现的原因 | 第29页 |
| 2.1.2 社团结构的表现形式 | 第29-33页 |
| 2.1.3 社团结构的重要性 | 第33-34页 |
| 2.2 社团结构的探测 | 第34-35页 |
| 2.3 基于模块度的方法 | 第35-41页 |
| 2.3.1 模块度的定义 | 第35-36页 |
| 2.3.2 模块度的限制及解决 | 第36-38页 |
| 2.3.3 模块度的变种 | 第38-41页 |
| 2.4 统计推断 | 第41-45页 |
| 2.4.1 基于SBM的统计推断 | 第41-44页 |
| 2.4.2 统计推断的变种 | 第44-45页 |
| 2.5 其它方法 | 第45页 |
| 2.6 算法的检测 | 第45-50页 |
| 2.6.1 评价指标 | 第46页 |
| 2.6.2 在人工基准网络中 | 第46-48页 |
| 2.6.3 在真实网络中 | 第48-50页 |
| 第三章 社团结构的完备性 | 第50-76页 |
| 3.1 排除模块度及BP算法 | 第51-55页 |
| 3.1.1 排除模块度的定义 | 第51-52页 |
| 3.1.2 统计物理的使用 | 第52-54页 |
| 3.1.3 BP算法的使用 | 第54-55页 |
| 3.2 在网络中的结果 | 第55-67页 |
| 3.2.1 在人工基准网络中 | 第55-58页 |
| 3.2.2 在真实网络中 | 第58-64页 |
| 3.2.3 其它应用 | 第64-67页 |
| 3.3 本章的相关推导 | 第67-74页 |
| 3.3.1 DCSBM与其变种的比较 | 第67-69页 |
| 3.3.2 排除自身划分的排除模块度 | 第69页 |
| 3.3.3 BP方程 | 第69-72页 |
| 3.3.4 顺磁相和自旋玻璃相间的相变点 | 第72页 |
| 3.3.5 biSBM的可探测阈值 | 第72-74页 |
| 3.4 小结与讨论 | 第74-76页 |
| 第四章 在读期间的其它工作 | 第76-96页 |
| 4.1 注释网络的类模块度函数 | 第76-78页 |
| 4.1.1 引言 | 第76页 |
| 4.1.2 方法 | 第76-78页 |
| 4.1.3 主要结果 | 第78页 |
| 4.1.4 本节小结 | 第78页 |
| 4.2 复杂网络中基于行为响应的疾病传播 | 第78-86页 |
| 4.2.1 引言 | 第80页 |
| 4.2.2 模型和分析 | 第80-83页 |
| 4.2.3 模拟结果 | 第83-84页 |
| 4.2.4 本节小结 | 第84-86页 |
| 4.3 城市交通模型中的动态交通灯策略 | 第86-96页 |
| 4.3.1 引言 | 第86-87页 |
| 4.3.2 模型和策略 | 第87-90页 |
| 4.3.3 中间态 | 第90-94页 |
| 4.3.4 本节小结 | 第94-96页 |
| 第五章 总结与展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-104页 |
| 致谢 | 第104-106页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第106-107页 |
