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融入影响力的重叠社区发现算法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 课题背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 论文的主要工作及组织结构第13-15页
    1.4 本章小结第15-16页
第2章 相关技术综述第16-28页
    2.1 社会网络概述第16-18页
    2.2 社会影响最大化计算第18-22页
        2.2.1 信息传播模型第19-20页
        2.2.2 社会影响力最大化算法第20-22页
    2.3 重叠社区发现算法第22-27页
        2.3.1 基于clique的算法第22-23页
        2.3.2 基于节点分裂的算法第23-24页
        2.3.3 基于标签传播的算法第24-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 融入影响力的标签传播重叠社区发现算法第28-33页
    3.1 研究出发点第28-29页
    3.2 算法整体框架第29-32页
    3.3 本章小结第32-33页
第4章 最大影响力的粗糙团算法第33-40页
    4.1 最大影响力计算第33-36页
    4.2 粗糙团阶段第36-39页
    4.3 本章小结第39-40页
第5章 融入影响力的标签传播重叠社区发现过程第40-51页
    5.1 可重叠标签初始化第40-43页
    5.2 重叠标签传播过程第43-46页
        5.2.1 基于标签影响力的强度系数计算第43-45页
        5.2.2 标签迭代顺序第45-46页
        5.2.3 标签传播终止条件第46页
    5.3 标签后处理第46-47页
    5.4 IOLPA算法第47-49页
    5.5 本章小结第49-51页
第6章 实验与分析第51-64页
    6.1 实验数据第51-52页
        6.1.1 人工网络图第51页
        6.1.2 抓取网络图第51-52页
    6.2 评价指标第52-53页
        6.2.1 标准互信息(Normalized Mutual-formation,NMI)第52页
        6.2.2 重叠模块度Qov第52-53页
    6.3 实验设计第53-54页
        6.3.1 人工网络图的实验第53-54页
        6.3.2 抓取网络图的实验第54页
    6.4 实验结果及分析第54-63页
        6.4.1 人工网络图的实验第54-59页
        6.4.2 抓取网络图的实验第59-63页
    6.5 本章小结第63-64页
第7章 总结与展望第64-66页
    7.1 本文总结第64页
    7.2 未来工作展望第64-66页
参考文献第66-70页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第70-71页
致谢第71页

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