| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的主要内容及组织结构 | 第11-13页 |
| 2 相关理论综述 | 第13-22页 |
| 2.1 网络和图介绍 | 第13-14页 |
| 2.2 社区结构以及其评价标准 | 第14-16页 |
| 2.2.1 社区结构 | 第14页 |
| 2.2.2 社区结构的模块度 | 第14-16页 |
| 2.3 非重叠社区发现算法简介 | 第16-17页 |
| 2.3.1 Fast Unfolding算法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 基于拉普拉斯图特征值的谱二分法 | 第17页 |
| 2.4 重叠社区发现算法 | 第17-19页 |
| 2.5 标签传播算法及其改进算法 | 第19-22页 |
| 2.5.1 原始的标签传播算法 | 第19-20页 |
| 2.5.2 标签传播算法已有的改进 | 第20-22页 |
| 3 标签传播算法的改进 | 第22-29页 |
| 3.1 算法思想来源 | 第22-24页 |
| 3.1.1 标签衰减算法介绍 | 第22-23页 |
| 3.1.2 Speaker-Listener标签传播算法 | 第23-24页 |
| 3.2 算法的思路以及评价标准 | 第24-25页 |
| 3.3 算法的具体流程以及伪代码 | 第25-27页 |
| 3.4 本章的小结 | 第27-29页 |
| 4 实验设计以及结果分析 | 第29-45页 |
| 4.1 实验数据集和实验环境 | 第29-30页 |
| 4.2 实验评价方法 | 第30-31页 |
| 4.2.1 模块度 | 第30页 |
| 4.2.2 纯度 | 第30-31页 |
| 4.3 实验结果以及分析 | 第31-44页 |
| 4.3.1 空手道数据集 | 第31-37页 |
| 4.3.2 Facebook数据集 | 第37-41页 |
| 4.3.3 重叠社区发现 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 基于自适应算法的好友推荐系统实现 | 第45-55页 |
| 5.1 推荐系统背景知识 | 第45-46页 |
| 5.2 朋友推荐系统的架构设计 | 第46-47页 |
| 5.3 朋友推荐系统的详细设计 | 第47-54页 |
| 5.3.1 系统数据库设计 | 第47-49页 |
| 5.3.2 功能模块设计 | 第49-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结和展望 | 第55-57页 |
| 6.1 本文总结 | 第55页 |
| 6.2 本文展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |