基于相似度的社区发现及动态网络演化分析方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 微博网络研究现状 | 第11页 |
| 1.3.2 社区发现研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关理论与研究方法 | 第15-28页 |
| 2.1 社会网络相关理论 | 第15-19页 |
| 2.1.1 社会网络的概念与特征 | 第15-17页 |
| 2.1.2 社会网络研究方法 | 第17-19页 |
| 2.2 社区结构 | 第19-20页 |
| 2.3 社区发现算法概述 | 第20-25页 |
| 2.4 问题的提出 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于相似度的社区发现及动态网络演化分析 | 第28-48页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 用户相似度研究 | 第28-32页 |
| 3.2.1 主成分分析方法概述 | 第29页 |
| 3.2.2 相似度的构造和表示 | 第29-32页 |
| 3.3 基于相似度的加权网络构建 | 第32-34页 |
| 3.4 基于改进GN算法的社区发现 | 第34-42页 |
| 3.4.1 传统GN算法概述 | 第34-36页 |
| 3.4.2 分布式边介数计算方法 | 第36-39页 |
| 3.4.3 改进GN算法实现过程 | 第39-41页 |
| 3.4.4 孤立节点的处理 | 第41-42页 |
| 3.5 动态网络演化分析 | 第42-46页 |
| 3.5.1 社区结构变化规律的提取 | 第43-44页 |
| 3.5.2 基于社区结构的动态网络预测模型分析 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 仿真实验与结果分析 | 第48-61页 |
| 4.1 实验目的和步骤 | 第48-49页 |
| 4.2 实验环境和测试数据 | 第49-50页 |
| 4.2.1 仿真实验平台 | 第49页 |
| 4.2.2 测试数据集 | 第49-50页 |
| 4.3 基于相似度的社区发现实验 | 第50-55页 |
| 4.3.1 实验方法 | 第50页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第50-55页 |
| 4.4 动态网络演化分析实验 | 第55-60页 |
| 4.4.1 实验方法 | 第55-56页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第56-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
