基于移动通信数据的社交群组构造方法的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 移动电信行业发展及通信数据分析应用 | 第11-12页 |
| 1.1.2 移动通信网络社交群组构造的意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第2章 相关理论与技术基础 | 第23-33页 |
| 2.1 移动通信网络 | 第23-25页 |
| 2.1.1 移动通信网络概述 | 第23页 |
| 2.1.2 用户通信数据描述 | 第23-25页 |
| 2.2 复杂网络社区发现 | 第25-29页 |
| 2.2.1 复杂网络性质 | 第25-26页 |
| 2.2.2 重叠社区发现 | 第26-29页 |
| 2.3 Hadoop分布式架构及并行化技术 | 第29-31页 |
| 2.3.1 Hadoop简介 | 第29页 |
| 2.3.2 Hadoop架构 | 第29-30页 |
| 2.3.3 MapReduce模型简介 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 移动用户关系度量方法设计 | 第33-45页 |
| 3.1 通信数据预处理 | 第33-36页 |
| 3.1.1 通话记录数据处理 | 第33-34页 |
| 3.1.2 位置记录数据处理 | 第34-36页 |
| 3.2 移动社会化网络建模 | 第36-41页 |
| 3.2.1 移动通信社交网络建模 | 第36页 |
| 3.2.2 用户间移动位置相关度分析 | 第36-38页 |
| 3.2.3 用户间通信相关度分析 | 第38-41页 |
| 3.2.4 用户间综合社交关系度量分析 | 第41页 |
| 3.3 移动用户数据实验分析 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于蚁群优化的群组构造算法设计 | 第45-67页 |
| 4.1 蚁群觅食优化算法基本原理 | 第45-46页 |
| 4.2 基于蚁群游走的重叠群组构造算法设计 | 第46-52页 |
| 4.2.1 种子群组构造及上层网络构建策略 | 第47-50页 |
| 4.2.2 转移概率计算及蚂蚁位置初始化策略 | 第50-51页 |
| 4.2.3 信息素更新策略及蚁群收敛规则 | 第51-52页 |
| 4.3 算法并行化设计 | 第52-55页 |
| 4.3.1 极大团构造方法并行化 | 第52-54页 |
| 4.3.2 MCACO群组构造方法并行化 | 第54-55页 |
| 4.4 实验结果与性能评价 | 第55-66页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第55-56页 |
| 4.4.2 评价标准与指标 | 第56-58页 |
| 4.4.3 实验对比算法 | 第58-59页 |
| 4.4.4 LFR基准网络实验对比与分析 | 第59-63页 |
| 4.4.5 真实数据集实验对比与分析 | 第63-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 基于链接密度聚类的群组构造算法设计 | 第67-85页 |
| 5.1 基于链接的重叠社区发现原理 | 第67页 |
| 5.2 基于链接密度聚类的群组构造算法设计 | 第67-76页 |
| 5.2.1 点边转换及计算链接间距离方法设计 | 第67-70页 |
| 5.2.2 算法相关定义 | 第70-72页 |
| 5.2.3 算法原理及过程 | 第72-76页 |
| 5.3 算法并行化设计 | 第76-77页 |
| 5.4 实验结果与性能评价 | 第77-83页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第77页 |
| 5.4.2 评价标准与指标 | 第77页 |
| 5.4.3 实验对比算法 | 第77-78页 |
| 5.4.4 LFR基准网络实验对比与分析 | 第78-81页 |
| 5.4.5 真实数据集实验对比与分析 | 第81-83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-85页 |
| 第6章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 工作总结 | 第85-86页 |
| 6.2 展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
