社会网络的社区结构挖掘与社区影响分析
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 社区挖掘和影响力分析研究概述 | 第13-26页 |
| ·基本概念 | 第13-14页 |
| ·社会网络 | 第13-14页 |
| ·社区结构 | 第14页 |
| ·社区挖掘研究 | 第14-19页 |
| ·图划分算法 | 第15页 |
| ·模块度优化算法 | 第15-16页 |
| ·分裂/凝聚算法 | 第16-17页 |
| ·进化算法 | 第17-18页 |
| ·其它典型算法 | 第18-19页 |
| ·影响力分析研究 | 第19-25页 |
| ·用户级别影响力分析 | 第19-22页 |
| ·社区级别影响力分析 | 第22页 |
| ·影响力传播模型 | 第22-24页 |
| ·经典的影响力最大化算法 | 第24-25页 |
| ·本章总结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于多目标分解粒子群优化的社区挖掘算法 | 第26-47页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·粒子群优化算法 | 第26-29页 |
| ·算法简介 | 第26-28页 |
| ·多目标粒子群优化算法 | 第28-29页 |
| ·社区挖掘的多目标分解粒子群优化算法MOPSOD | 第29-36页 |
| ·算法优化目标 | 第29-31页 |
| ·多目标分解策略 | 第31-32页 |
| ·粒子编码策略 | 第32-33页 |
| ·粒子更新策略 | 第33-34页 |
| ·算法描述 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-46页 |
| ·社区评价指标 | 第36-37页 |
| ·人工网络实验 | 第37-39页 |
| ·真实网络实验 | 第39-41页 |
| ·社区层次结构分析 | 第41-45页 |
| ·收敛速度分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于马尔科夫链的社区影响评估分析模型 | 第47-62页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·马尔科夫链 | 第47-48页 |
| ·社区影响评估分析模型CIAM-MCM | 第48-52页 |
| ·解决框架 | 第48-49页 |
| ·模型的构建 | 第49-50页 |
| ·影响力评估算法 | 第50-51页 |
| ·模型验证方法 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-61页 |
| ·实验数据集 | 第52页 |
| ·社区影响分布分析 | 第52-55页 |
| ·社区影响合理性分析 | 第55-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70-71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |
