基于节点跟随关系的社区发现算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-23页 |
| 1.2.1 社区发现研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 重叠社区发现研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.3 局部社区发现研究现状 | 第21-23页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第23-24页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第24-26页 |
| 第2章 基于CDFR的重叠社区发现算法 | 第26-44页 |
| 2.1 概述 | 第26-27页 |
| 2.2 相关工作 | 第27-29页 |
| 2.2.1 相关概念 | 第27-28页 |
| 2.2.2 CDFR算法主要思想 | 第28-29页 |
| 2.3 OCDFR算法 | 第29-31页 |
| 2.3.1 kth NGC节点 | 第29页 |
| 2.3.2 算法框架 | 第29-31页 |
| 2.4 五种决策方法 | 第31-36页 |
| 2.4.1 NGC路径 | 第31-33页 |
| 2.4.2 路径最大值法 | 第33页 |
| 2.4.3 路径均值法 | 第33-34页 |
| 2.4.4 路径最小值法 | 第34页 |
| 2.4.5 上层模糊关系值法 | 第34-35页 |
| 2.4.6 比值法 | 第35-36页 |
| 2.5 实验 | 第36-41页 |
| 2.5.1 数据集 | 第36-38页 |
| 2.5.2 评价标准 | 第38-39页 |
| 2.5.3 实验结果 | 第39-41页 |
| 2.6 本章小结 | 第41-44页 |
| 第3章 基于NGC节点的局部社区发现算法 | 第44-64页 |
| 3.1 概述 | 第44-45页 |
| 3.2 相关工作 | 第45页 |
| 3.2.1 中心度 | 第45页 |
| 3.2.2 NGC节点和模糊关系 | 第45页 |
| 3.3 LCDNN算法 | 第45-54页 |
| 3.3.1 符号和概念 | 第45-47页 |
| 3.3.2 算法框架 | 第47-48页 |
| 3.3.3 举例和合理性说明 | 第48-54页 |
| 3.4 实验 | 第54-58页 |
| 3.4.1 数据集 | 第54-55页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第55页 |
| 3.4.3 在真实数据集上的实验结果 | 第55-56页 |
| 3.4.4 在LFR人工数据集上的实验结果 | 第56-58页 |
| 3.4.5 在部分单个节点上的实验结果 | 第58页 |
| 3.5 多尺度局部社区发现 | 第58-62页 |
| 3.5.1 基本思想 | 第59页 |
| 3.5.2 主要过程 | 第59-61页 |
| 3.5.3 实验结果 | 第61-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 4.1 全文工作总结 | 第64-65页 |
| 4.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第74页 |
