复杂网络社区发现算法及可视化研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构和安排 | 第14-16页 |
| 2 复杂网络和社会网络基本理论 | 第16-24页 |
| 2.1 复杂网络基本理论 | 第16-21页 |
| 2.1.1 复杂网络的定义及来源 | 第16页 |
| 2.1.2 复杂网络的研究模型 | 第16-20页 |
| 2.1.3 复杂网络的特征及度量 | 第20-21页 |
| 2.2 社会网络及其分析方法 | 第21-23页 |
| 2.2.1 社会网络 | 第21-22页 |
| 2.2.2 分析方法 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 社区结构发现算法研究 | 第24-33页 |
| 3.1 以结点为中心的社区发现 | 第24-25页 |
| 3.1.1 完全的相互关系 | 第24-25页 |
| 3.1.2 可达性 | 第25页 |
| 3.2 以群组为中心的社区发现 | 第25-26页 |
| 3.3 以网络为中心的社区发现 | 第26-29页 |
| 3.3.1 顶点相似性 | 第26-27页 |
| 3.3.2 隐含空间模型 | 第27-28页 |
| 3.3.3 谱聚类 | 第28页 |
| 3.3.4 模块度最大化 | 第28-29页 |
| 3.4 以层次为中心的社区发现 | 第29-30页 |
| 3.4.1 分裂式层次聚类 | 第29-30页 |
| 3.4.2 聚合式层次聚类 | 第30页 |
| 3.5 社区评价 | 第30-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于连接强度的社区发现CDCS | 第33-43页 |
| 4.1 CDCS算法理论 | 第33页 |
| 4.2 CDCS算法具体原理和步骤 | 第33-36页 |
| 4.3 仿真及结果分析 | 第36-42页 |
| 4.3.1 Zarchary的空手道俱乐部网络 | 第36-37页 |
| 4.3.2 美国大学橄榄球队网络 | 第37-38页 |
| 4.3.3 海豚社交网络 | 第38-40页 |
| 4.3.4 LFR基准测试数据集 | 第40-41页 |
| 4.3.5 结果分析 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 D-Treemaps社区网络可视化模型研究 | 第43-58页 |
| 5.1 D-Treemaps网络可视化模型原理 | 第43-48页 |
| 5.1.1 多种分组组合 | 第44页 |
| 5.1.2 动态平滑转变 | 第44-46页 |
| 5.1.3 数据自然顺序及聚类 | 第46-47页 |
| 5.1.4 组色方法 | 第47-48页 |
| 5.1.5 展示分组内详细数据 | 第48页 |
| 5.2 具体实施方式 | 第48-52页 |
| 5.3 网络可视化模型的架构设计 | 第52-53页 |
| 5.4 实验设计及实现 | 第53-56页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第54-55页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第55-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 论文总结 | 第58-59页 |
| 6.2 研究展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 作者简历 | 第63-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |
