基于节点影响力的社区发现算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 非重叠社区发现算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 重叠社区发现算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要工作及内容 | 第14-16页 |
| 第2章 相关基础理论研究 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 节点影响力计算研究 | 第16-19页 |
| 2.3 非重叠社区发现算法研究 | 第19-23页 |
| 2.4 重叠社区发现算法研究 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 社会网络节点影响力的计算 | 第26-38页 |
| 3.1 K-Shell分解算法的局限性 | 第26-29页 |
| 3.2 KSADWN算法主要思想 | 第29-31页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第31-36页 |
| 3.3.1 数据集及评价指标 | 第31-33页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于影响力的重叠社区发现算法 | 第38-56页 |
| 4.1 INILPA算法思想总体描述 | 第38-39页 |
| 4.2 标签传播过程 | 第39-48页 |
| 4.2.1 标签初始化过程 | 第39-40页 |
| 4.2.2 节点标签更新策略与更新顺序 | 第40-42页 |
| 4.2.3 归属系数计算及重叠阈值设定 | 第42-47页 |
| 4.2.4 标签传播的终止条件 | 第47-48页 |
| 4.3 INILPA算法流程图 | 第48-49页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第49-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
