高效的稠密子图查询算法的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-19页 |
| 1.2.1 图查询算法 | 第11-15页 |
| 1.2.2 结点相关度 | 第15-17页 |
| 1.2.3 稠密子图算法 | 第17-19页 |
| 1.3 研究内容 | 第19-20页 |
| 第2章 问题定义和评价函数设计 | 第20-30页 |
| 2.1 问题定义 | 第20-21页 |
| 2.2 评价函数f(H)设计 | 第21-29页 |
| 2.2.1 子图的稠密性 | 第22页 |
| 2.2.2 相关度的计算 | 第22-27页 |
| 2.2.3 f(H)函数的设计 | 第27-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 Fastsubgraph算法 | 第30-42页 |
| 3.1 算法的框架 | 第30-31页 |
| 3.2 生成查询子图集算法 | 第31-37页 |
| 3.2.1 基本子图集生成算法 | 第31-34页 |
| 3.2.2 子图集压缩算法策略 | 第34-37页 |
| 3.3 最大信息稠密子图的生成算法 | 第37-38页 |
| 3.4 子图扩展算法 | 第38-41页 |
| 3.4.1 子图直接扩展算法 | 第39-40页 |
| 3.4.2 子图的间接扩展算法 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于稠密性的CEPSplus算法 | 第42-52页 |
| 4.1 CEPSplus的算法框架 | 第42-43页 |
| 4.2 连通子图 | 第43-44页 |
| 4.3 扩展策略 | 第44-50页 |
| 4.3.1 间接扩展策略 | 第45-46页 |
| 4.3.2 静态扩展策略 | 第46-47页 |
| 4.3.3 动态扩展策略 | 第47-48页 |
| 4.3.4 混合扩展策略 | 第48-50页 |
| 4.4 删除策略 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于稠密性的SISPplus算法 | 第52-60页 |
| 5.1 算法的框架 | 第52-53页 |
| 5.2 初始化粒子算法 | 第53-55页 |
| 5.3 适应度函数设计 | 第55-56页 |
| 5.4 粒子的更新算法 | 第56-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第60-70页 |
| 6.1 实验设置和评价指标 | 第60-61页 |
| 6.1.1 实验环境和数据 | 第60-61页 |
| 6.1.2 实验目的 | 第61页 |
| 6.1.3 评价指标 | 第61页 |
| 6.2 实验结果和实验分析 | 第61-68页 |
| 6.2.1 查询结果 | 第61-63页 |
| 6.2.2 Fastsubgraph实验参数设置 | 第63-64页 |
| 6.2.3 实验结果比较和分析 | 第64-68页 |
| 6.2.4 用户测评 | 第68页 |
| 6.3 总结 | 第68-70页 |
| 第7章 总结和展望 | 第70-72页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第70-71页 |
| 7.2 进一步工作 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
