复杂网络重叠社团发现算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 复杂网络社团发现算法 | 第15-32页 |
| 2.1 基本定义及概念 | 第15-17页 |
| 2.1.1 网络定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 社团定义 | 第16-17页 |
| 2.2 网络特性与模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 结点重要性 | 第17-18页 |
| 2.2.2 结点相似性 | 第18-19页 |
| 2.2.3 网络连通性 | 第19页 |
| 2.2.4 网络集群性 | 第19-20页 |
| 2.2.5 复杂网络模型 | 第20页 |
| 2.3 非重叠社团发现算法 | 第20-25页 |
| 2.3.1 基于层次聚类的算法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于智能优化的算法 | 第22页 |
| 2.3.3 基于谱分析的算法 | 第22-23页 |
| 2.3.4 基于标签传播的算法 | 第23-24页 |
| 2.3.5 基于随机游走的算法 | 第24-25页 |
| 2.3.6 相关其它算法 | 第25页 |
| 2.4 重叠社团发现算法 | 第25-31页 |
| 2.4.1 基于线图的算法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 基于边聚类的算法 | 第26页 |
| 2.4.3 基于派系过滤的算法 | 第26-27页 |
| 2.4.4 基于动态规则的算法 | 第27-29页 |
| 2.4.5 基于群智优化的算法 | 第29页 |
| 2.4.6 相关其它算法 | 第29-31页 |
| 2.5 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于二分网络的重叠社团发现算法 | 第32-40页 |
| 3.1 基本概念 | 第32-34页 |
| 3.2 算法概述 | 第34-36页 |
| 3.2.1 网络转换 | 第34页 |
| 3.2.2 初始化 | 第34页 |
| 3.2.3 标签传播 | 第34-35页 |
| 3.2.4 筛选核 | 第35页 |
| 3.2.5 重叠过滤 | 第35-36页 |
| 3.3 算法实例 | 第36-38页 |
| 3.4 复杂度分析 | 第38-39页 |
| 3.5 小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于马尔科夫链聚类的重叠社团发现算法 | 第40-45页 |
| 4.1 基本概念 | 第40-41页 |
| 4.2 算法概述 | 第41-42页 |
| 4.2.1 初始化矩阵 | 第41页 |
| 4.2.2 扩展及膨胀操作 | 第41-42页 |
| 4.2.3 重构矩阵 | 第42页 |
| 4.2.4 解释结果矩阵 | 第42页 |
| 4.3 算法实例 | 第42-44页 |
| 4.4 复杂度分析 | 第44页 |
| 4.5 小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验论证与分析 | 第45-61页 |
| 5.1 数据集简介 | 第45-47页 |
| 5.1.1 人造网络数据集 | 第45-46页 |
| 5.1.2 真实网络数据集 | 第46-47页 |
| 5.2 对比算法说明 | 第47-48页 |
| 5.3 评价标准 | 第48-50页 |
| 5.3.1 模块度 | 第48-49页 |
| 5.3.2 扩展模块度 | 第49页 |
| 5.3.3 划分密度 | 第49页 |
| 5.3.4 扩展划分密度 | 第49-50页 |
| 5.4 结果分析与展示 | 第50-60页 |
| 5.4.1 OBP算法在人造网络上的结果分析 | 第50-52页 |
| 5.4.2 OBP算法在真实网络上的结果分析 | 第52-56页 |
| 5.4.3 OMCL算法在人造网络上的结果分析 | 第56-57页 |
| 5.4.4 OMCL算法在真实网络上的结果分析 | 第57-60页 |
| 5.5 小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 论文总结 | 第61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 在学期间的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
