| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 符号对照表 | 第13-14页 |
| 缩略语对照表 | 第14-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-26页 |
| ·研究背景与意义 | 第18-19页 |
| ·研究进展与存在问题 | 第19-23页 |
| ·国内外研究进展 | 第19-22页 |
| ·存在问题 | 第22-23页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第23-26页 |
| ·研究思路与主要贡献 | 第23-24页 |
| ·本文组织结构 | 第24-26页 |
| 第二章 基于边反三角中心性的社团挖掘算法 | 第26-40页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·边反三角中心性定义 | 第27-28页 |
| ·社团挖掘算法EACH | 第28-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-38页 |
| ·数据及评价指标 | 第29-30页 |
| ·边反三角中心性与其它中心性比较 | 第30-32页 |
| ·算法的性能测试 | 第32-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 Cograph社团及其挖掘算法 | 第40-58页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·Cograph社团的定义 | 第41-42页 |
| ·相关术语 | 第41-42页 |
| ·Cograph社团 | 第42页 |
| ·Cograph社团的性质 | 第42-43页 |
| ·挖掘算法EPCA | 第43-46页 |
| ·边P_4中心性 | 第43-45页 |
| ·EPCA算法步骤 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-57页 |
| ·数据及评价指标 | 第46-47页 |
| ·比较算法 | 第47-48页 |
| ·合成网络SN和社交网络 | 第48-50页 |
| ·生物PPI网络 | 第50-54页 |
| ·内部结构分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 2-club社团及其挖掘算法 | 第58-78页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·2-club社团的定义 | 第59-61页 |
| ·富含三元组的子图 | 第59-61页 |
| ·2-club社团 | 第61页 |
| ·2-club社团的挖掘算法DIVANC | 第61-64页 |
| ·边小生境中心性 | 第62页 |
| ·算法DIVANC | 第62-63页 |
| ·重叠社团挖掘 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-76页 |
| ·数据及评价指标 | 第64-65页 |
| ·算法有效性验证 | 第65-70页 |
| ·算法特性分析 | 第70-71页 |
| ·边小生境中心性及重叠社团性能 | 第71-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第五章 基于2-club社团的PPI网络功能模块结构分析 | 第78-94页 |
| ·引言 | 第78-79页 |
| ·功能模块挖掘及2-club社团子类 | 第79-80页 |
| ·挖掘算法 | 第79页 |
| ·2-club社团子类 | 第79-80页 |
| ·2-club社团子类功能模块特征分布 | 第80-84页 |
| ·模块各子类数量占比 | 第80-81页 |
| ·功能模块的密度及生物匹配分析 | 第81页 |
| ·拓扑中心性分析 | 第81-83页 |
| ·模块生物功能分析 | 第83-84页 |
| ·功能模块在PPI网络中的作用 | 第84-92页 |
| ·中心模块CT4和SC1 | 第85-90页 |
| ·协调模块SC2 | 第90-91页 |
| ·边缘模块CT3 | 第91页 |
| ·区域中心模块CT2 | 第91-92页 |
| ·跨区域中心模块和边缘模块CT1 | 第92页 |
| ·本章小结 | 第92-94页 |
| 第六章 结论 | 第94-98页 |
| ·本文工作总结 | 第94-95页 |
| ·未来工作展望 | 第95-98页 |
| 参考文献 | 第98-110页 |
| 致谢 | 第110-112页 |
| 作者简介 | 第112-113页 |