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复杂网络中的社团结构特性研究

摘要第3-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 研究任务与论文内容安排第12-13页
    参考文献第13-15页
第二章 复杂网络中的社团结构算法研究概述第15-44页
    2.1 引言第15-16页
    2.2 社团研究中的一些基本概念第16-18页
        2.2.1 社团的定义第16页
        2.2.2 模块度指标第16页
        2.2.3 层次性第16-17页
        2.2.4 重叠性第17-18页
        2.2.5 计算复杂度第18页
    2.3 基于模块度指标的改进新算法第18-24页
        2.3.1 分辨率问题第19页
        2.3.2 模块度指标的拓展第19-20页
        2.3.3 双重相关模型性检测方法(DAMM)第20-22页
        2.3.4 基于谱图形分割法的改进算法第22-23页
        2.3.5 基于修正型微调策略的改进算法第23-24页
    2.4 基于层次性和重叠性的算法第24-33页
        2.4.1 层次性第24-25页
        2.4.2 重叠性第25-28页
            2.4.2.1 基于派系过滤算法的改进算法第25-28页
                2.4.2.1.1 加权网络中的派系过滤算法CPMw第25-27页
                2.4.2.1.2 有向网络中的派系过滤算法CPMd第27-28页
            2.4.2.2 基于GN 算法的改进算法第28页
        2.4.3 层次性和重叠性同时体现的算法第28-33页
            2.4.3.1 一种基于适应度函数局部最优化的方法第28-30页
            2.4.3.2 一种基于凝聚算法的新算法EAGLE第30-31页
            2.4.3.3 一种从边的角度考虑同时体现重叠性和层次性的算法第31-33页
    2.5 其他算法第33-34页
        2.5.1 一种简单的标注传播算法第33页
        2.5.2 对模块度优化问题本身的改进算法第33-34页
    2.6 评判基准图第34-36页
    2.7 动态网络社团结构分析第36-39页
        2.7.1 社团结构的鲁棒性分析第36-37页
        2.7.2 社团结构的演化分析第37-39页
    2.8 本章小结第39-40页
    参考文献第40-44页
第三章 基于随机重连方法的社团结构特性分析第44-56页
    3.1 引言第44-45页
    3.2 网络的高阶度相关特性第45-47页
    3.3 随机重连的算法第47-49页
    3.4 寻找网络中社团结构的算法第49页
    3.5 社团结构特性与网络的高阶度相关特性关系研究第49-54页
    3.6 本章小结第54页
    参考文献第54-56页
第四章 一种用于寻找加权网络重叠性和层次性的社团算法第56-67页
    4.1 引言第56-57页
    4.2 一种可寻找层次性的社团算法(Louvain’s Method)第57-58页
    4.3 基于LOUVAIN 算法寻找重叠性社团的改进算法第58-59页
    4.4 基于LOUVAIN 处理动态网络演化的改进算法第59-61页
    4.5 几种主要算法比较第61-64页
    4.6 本章小结第64-65页
    参考文献第65-67页
第五章 在线社会网络 Wealink 特性分析第67-77页
    5.1 引言第67页
    5.2 在线社会网络Wealink 特性分析第67-75页
        5.2.1 在线社会网络Wealink 拓扑特性分析第67-68页
        5.2.2 在线社会网络Wealink 社团特性分析第68-73页
        5.2.3 在线社会网络Wealink 社团中重叠节点特性分析第73页
        5.2.4 在线社会网络Wealink 聚类系数特性分析第73-74页
        5.2.5 在线社会网络Wealink 度分布特性分析第74-75页
    5.3 本章小结第75-76页
    参考文献第76-77页
第六章 总结和展望第77-79页
    6.1 结论第77-78页
    6.2 展望第78-79页
致谢第79-80页
攻读硕士学位期间已录用或已发表的学术论文第80-82页

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