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大规模网络分析的中心性算法并行化研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-19页
 第一节 研究背景和意义第9-12页
  一、背景和意义第9-11页
  二、提出问题第11-12页
 第二节 国内外研究动态第12-15页
 第三节 算法并行化必要性分析第15-16页
 第四节 本文的主要工作和研究思路第16-18页
 第五节 本文的组织结构第18-19页
第二章 相关理论和方法第19-31页
 第一节 复杂网络的基本特性第19-22页
  一、小世界网络第19-21页
  二、度分布第21-22页
  三、中心性第22页
 第二节 相关图论知识第22页
 第三节 中心性度量方法第22-27页
  一、度中心性(degree centrality)第23页
  二、临近中心性(closeness centrality)第23-24页
  三、压力中心性(stress centrality)第24-25页
  四、介数中心性(betweeness centrality)第25-26页
  五、特征向量中心性(Eigenvector Centrality)第26页
  六、其他中心性方法第26-27页
 第四节 并行计算与算法并行设计第27-28页
 第五节 网络拓扑优化第28-30页
 第六节 本章小结第30-31页
第三章 中心性算法并行化设计第31-41页
 第一节 度中心性第31页
 第二节临近中心性第31-33页
 第三节 介数中心性第33-39页
  一、介数中心性算法第33-37页
  二、介数中心性算法并行设计第37-39页
 第四节 本章小结第39-41页
第四章 算法优化和并行化实现第41-47页
 第一节 算法优化第41-43页
  一、算法优化设计思想第41-42页
  二、算法优化代码第42-43页
 第二节 算法并行化具体实现第43-46页
  一、MATLAB并行原理第43页
  二、初始化matlab并行环境第43-44页
  三、在MATLAB中编写并行代码第44-46页
 第三节 本章小结第46-47页
第五章 实验分析第47-55页
 第一节 实验准备工作第47页
 第二节 实验数据第47-49页
  一、人工合成图第47页
  二、真实世界中的网络第47-49页
 第三节 实验分析第49-54页
  一、小型数据集实验效果(人工合成图)第49-51页
  二、大规模数据集实验效果第51-52页
  三、蛋白质交互网络第52-54页
 第四节 本章小结第54-55页
第六章 总结与展望第55-57页
 第一节 本文工作总结第55-56页
 第二节 未来工作展望第56-57页
参考文献第57-62页
致谢第62-64页
本人在读期间完成的研究成果第64页

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