基于复杂网络边的密度探索社团结构算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 主要符号表 | 第14-15页 |
| 1 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 复杂网络研究发展 | 第16-18页 |
| 1.3 课题研究的意义与应用 | 第18-20页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第20-22页 |
| 2 基础理论 | 第22-37页 |
| 2.1 复杂网络的基本定义 | 第22-24页 |
| 2.2 复杂网络的基本模型 | 第24-25页 |
| 2.3 复杂网络的基本性质 | 第25-27页 |
| 2.3.1 节点的度 | 第25页 |
| 2.3.2 邻接矩阵 | 第25-26页 |
| 2.3.3 聚类系数 | 第26-27页 |
| 2.4 复杂网络的社团结构 | 第27-37页 |
| 2.4.1 社团结构的基本特性 | 第27-28页 |
| 2.4.2 社团结构探索的传统算法 | 第28-34页 |
| 2.4.3 社团结构探索的重叠算法 | 第34-35页 |
| 2.4.4 社团结构面临的挑战 | 第35-37页 |
| 3 基于聚类阈值的复杂网络中社团结构探索算法 | 第37-55页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 极大完全子图 | 第38-40页 |
| 3.3 聚类阈值 | 第40-42页 |
| 3.4 AC算法 | 第42-44页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第44-53页 |
| 3.5.1 现实网络 | 第45-52页 |
| 3.5.2 仿真网络 | 第52页 |
| 3.5.3 运行时间 | 第52-53页 |
| 3.6 小结 | 第53-55页 |
| 4 基于聚合度的复杂网络中社团结构探索算法 | 第55-68页 |
| 4.1 引言 | 第55-57页 |
| 4.2 链接节点 | 第57-58页 |
| 4.3 聚合度 | 第58-60页 |
| 4.4 APD算法 | 第60-61页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第61-67页 |
| 4.5.1 现实网络 | 第61-66页 |
| 4.5.2 仿真网络 | 第66页 |
| 4.5.3 运行时间 | 第66-67页 |
| 4.6 小结 | 第67-68页 |
| 5 二分网络中社团结构探索算法 | 第68-90页 |
| 5.1 引言 | 第68-70页 |
| 5.2 基本定义 | 第70-73页 |
| 5.2.1 二分邻接矩阵 | 第70-71页 |
| 5.2.2 节点度值 | 第71页 |
| 5.2.3 二分子图 | 第71页 |
| 5.2.4 邻居节点 | 第71-72页 |
| 5.2.5 重叠节点 | 第72页 |
| 5.2.6 二分节点聚合度 | 第72页 |
| 5.2.7 二分聚类三元组 | 第72-73页 |
| 5.3 二分网络社团结构探索算法 | 第73-79页 |
| 5.3.1 二分网络中社团结构定义 | 第73页 |
| 5.3.2 基于二分聚合度的二分社团探索算法 | 第73-77页 |
| 5.3.3 基于有权聚类阈值的社团结构探索算法 | 第77-79页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第79-88页 |
| 5.4.1 现实二分网络 | 第79-87页 |
| 5.4.2 算法性能分析 | 第87-88页 |
| 5.5 小结 | 第88-90页 |
| 6 结论与展望 | 第90-93页 |
| 6.1 结论 | 第90-91页 |
| 6.2 创新点 | 第91-92页 |
| 6.3 展望 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-106页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
| 作者简介 | 第108页 |
