基于复杂网络结构特征的社团检测算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 前言 | 第8-14页 |
| 1.1 背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 论文研究内容及组织结构 | 第12-14页 |
| 1.4.1 论文主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 2 相关技术 | 第14-22页 |
| 2.1 复杂网络简介 | 第14-15页 |
| 2.2 复杂网络模型 | 第15-16页 |
| 2.2.1 规则网络模型 | 第15-16页 |
| 2.2.2 随机网络模型 | 第16页 |
| 2.2.3 小世界网络模型 | 第16页 |
| 2.3 复杂网络社团检测算法 | 第16-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 3 基于节点相似度的社团检测算法 | 第22-38页 |
| 3.1 引言 | 第22-23页 |
| 3.2 节点相似度 | 第23-24页 |
| 3.3 AR-Cluster算法 | 第24-31页 |
| 3.3.1 吸引度和推荐度 | 第25-27页 |
| 3.3.2 结构相似度 | 第27-28页 |
| 3.3.3 属性相似度 | 第28页 |
| 3.3.4 节点相似度计算 | 第28-29页 |
| 3.3.5 算法描述 | 第29-31页 |
| 3.4 实验设置 | 第31-32页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第31页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第31-32页 |
| 3.4.3 对比算法 | 第32页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第32-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于节点重要度的社团检测算法 | 第38-54页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 节点中心性 | 第39-40页 |
| 4.3 NI-DF算法 | 第40-46页 |
| 4.3.1 节点重要度 | 第40-43页 |
| 4.3.2 社团检测算法 | 第43-45页 |
| 4.3.3 重叠点检测 | 第45-46页 |
| 4.4 实验设置 | 第46-47页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第46页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第46-47页 |
| 4.4.3 对比算法 | 第47页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第47-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 工作总结 | 第54页 |
| 5.2 工作展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 在校期间学术成果及获奖情况 | 第62页 |
