| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 非重叠的社群发现算法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 重叠的社群发现算法 | 第14页 |
| 1.3.3 社群发现所面临的问题 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 研究基础 | 第17-33页 |
| 2.1 复杂网络的特性 | 第17-20页 |
| 2.1.1 定义和符号 | 第17-18页 |
| 2.1.2 最短路径及介数 | 第18页 |
| 2.1.3 聚集系数 | 第18-19页 |
| 2.1.4 网络效率NE及边信息中心度 | 第19页 |
| 2.1.5 节点关联度及关联度矩阵 | 第19-20页 |
| 2.2 社群结构及模块化函数 | 第20-23页 |
| 2.2.1 社群结构 | 第20-22页 |
| 2.2.2 模块化函数 | 第22-23页 |
| 2.3 复杂网络社群发现的常用算法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 Kemighan-Lin算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 分级聚类算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 GN算法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 极值优化算法 | 第26-27页 |
| 2.4 并行计算技术及CUDA概述 | 第27-31页 |
| 2.4.1 并行计算技术 | 第27-29页 |
| 2.4.2 CUDA概述 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于改进K-MEANS聚类分析算法的社群发现 | 第33-43页 |
| 3.1 聚类及聚类分析 | 第33-34页 |
| 3.2 K-MEANS聚类分析算法 | 第34-36页 |
| 3.2.1 K-Means算法流程 | 第35页 |
| 3.2.2 算法分析 | 第35-36页 |
| 3.2.3 K-Means算法的一些问题 | 第36页 |
| 3.3 改进的K-MEANS聚类分析算法 | 第36-38页 |
| 3.3.1 改进之处 | 第36-37页 |
| 3.3.2 改进的K-Means算法流程 | 第37-38页 |
| 3.4 基于改进K-MEANS聚类分析的社群发现算法 | 第38-41页 |
| 3.4.1 算法步骤及流程图 | 第39-40页 |
| 3.4.2 算法分析 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于并行K-MEANS聚类分析算法的社群发现 | 第43-55页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.1.1 必要性 | 第43页 |
| 4.1.2 可行性 | 第43-44页 |
| 4.2 并行的K-MEANS聚类分析算法 | 第44-48页 |
| 4.2.1 数据对象的分配 | 第44-45页 |
| 4.2.2 更新簇中心 | 第45-46页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第46-47页 |
| 4.2.4 改进算法的并行 | 第47-48页 |
| 4.3 基于并行K-MEANS聚类分析的社群发现算法 | 第48-53页 |
| 4.3.1 社群中心节点首次选取 | 第48-49页 |
| 4.3.2 节点的分配 | 第49页 |
| 4.3.3 更新社群中心 | 第49页 |
| 4.3.4 数据预处理 | 第49-51页 |
| 4.3.5 模块化判断 | 第51页 |
| 4.3.6 算法流程 | 第51-52页 |
| 4.3.7 算法分析 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 实验分析 | 第55-65页 |
| 5.1 实验环境 | 第55-59页 |
| 5.1.1 系统环境 | 第55-56页 |
| 5.1.2 实验数据 | 第56-58页 |
| 5.1.3 实验平台的搭建 | 第58-59页 |
| 5.2 实验测试 | 第59-63页 |
| 5.2.1 计算机随机网络 | 第59-60页 |
| 5.2.2 Karate Club网络 | 第60-61页 |
| 5.2.3 DBLP科研合作者网络 | 第61-62页 |
| 5.2.4 实验总结 | 第62-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第65页 |
| 6.2 不足和展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
