摘要 | 第1-8页 |
Abstract | 第8-9页 |
插图索引 | 第9-10页 |
第1章 绪论 | 第10-20页 |
·背景及意义 | 第10-13页 |
·复杂网络及其发展 | 第10-11页 |
·复杂网络的结构与功能 | 第11-12页 |
·真实网络的图的表示 | 第12-13页 |
·研究现状 | 第13-18页 |
·复杂网络社团结构概述 | 第13-14页 |
·具有社团结构的ER随机网络模型 | 第14页 |
·具有社团结构的无标度网络模型 | 第14-16页 |
·Kernighan-Lin算法 | 第16-17页 |
·谱平分算法的国内外研究现状 | 第17-18页 |
·本文主要研究工作及组织结构 | 第18-19页 |
·本章小结 | 第19-20页 |
第2章 谱平分法介绍 | 第20-31页 |
·谱平分法的基本思想 | 第20-21页 |
·基于Normal矩阵的谱平分法 | 第21-23页 |
·数据结构与相似性测度 | 第23-28页 |
·聚类分析中的数据结构 | 第23页 |
·相似性测度 | 第23-25页 |
·聚类分析方法的分类 | 第25-28页 |
·当前聚类算法普遍存在的问题 | 第28-29页 |
·聚类算法的典型要求 | 第29-30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
第3章 基于节点相似度的社团划分算法 | 第31-37页 |
·谱平分法 | 第31-32页 |
·改进的SNN相似度矩阵 | 第32-33页 |
·算法思想 | 第33-34页 |
·算法描述 | 第33-34页 |
·实验结果分析 | 第34-36页 |
·23个节点构成3社团网络 | 第34-35页 |
·Zachary空手道俱乐部成员网络 | 第35页 |
·海豚网络 | 第35-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第4章 基于最短路径的社团划分算法 | 第37-45页 |
·基于Laplace特征值的谱平分法 | 第37-38页 |
·改进的SNN相似度矩阵 | 第38-40页 |
·算法思想 | 第40-41页 |
·实验结果分析 | 第41-43页 |
·《红楼梦》家族关系网络 | 第41页 |
·海豚网络 | 第41-42页 |
·名词和相容词网络 | 第42-43页 |
·美国政治的书籍在书商Amazon.com的销售 | 第43页 |
·本章总结 | 第43-45页 |
总结与展望 | 第45-46页 |
参考文献 | 第46-50页 |
致谢 | 第50-51页 |
附录 攻读学位期间参与科研项目和发表的学术论文目录 | 第51页 |