基于三角结构的局部社团发现方法
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 复杂网络与社团发现算法 | 第15-30页 |
| 2.1 复杂网络 | 第15-19页 |
| 2.1.1 复杂网络定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 复杂网络基本属性 | 第16-17页 |
| 2.1.3 人工合成网络模型 | 第17-19页 |
| 2.2 社团结构及其评价标准 | 第19-23页 |
| 2.2.1 社团结构 | 第19-20页 |
| 2.2.2 标准互信息量 | 第20-21页 |
| 2.2.3 模块度函数 | 第21-22页 |
| 2.2.4 扩展模块度函数 | 第22-23页 |
| 2.3 社团发现算法 | 第23-29页 |
| 2.3.1 基于分裂的方法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 基于凝聚的方法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 基于派系过滤的方法 | 第26-27页 |
| 2.3.4 其他方法 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于核心三角的局部社团发现 | 第30-45页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 问题分析 | 第30-34页 |
| 3.2.1 局部社团发现 | 第30-32页 |
| 3.2.2 初始种子选取 | 第32-34页 |
| 3.3 算法描述 | 第34-38页 |
| 3.3.1 核心三角 | 第34-36页 |
| 3.3.2 基于核心三角的局部社团发现方法 | 第36-38页 |
| 3.3.3 时间复杂度分析 | 第38页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第38-44页 |
| 3.4.1 人工合成网络 | 第38-42页 |
| 3.4.2 真实复杂网络 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于多三角群组扩张的局部社团发现 | 第45-59页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 理论基础 | 第45-51页 |
| 4.2.1 多三角群组 | 第45-47页 |
| 4.2.2 遗漏节点 | 第47-48页 |
| 4.2.3 冗余社团 | 第48-49页 |
| 4.2.4 重叠点判断 | 第49-51页 |
| 4.3 算法描述 | 第51-55页 |
| 4.3.1 核心节点选取 | 第51-52页 |
| 4.3.2 基于多三角群组扩张的局部社团发现方法 | 第52-55页 |
| 4.3.3 时间复杂度分析 | 第55页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第55-58页 |
| 4.4.1 人工合成网络 | 第55-56页 |
| 4.4.2 真实复杂网络 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第59页 |
| 5.2 不足与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-66页 |
