全息谱聚类算法在多尺度社团检测中的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 社团检测的研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.2 多尺度社团的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容与组织结构 | 第15-18页 |
| 2 复杂网络相关理论 | 第18-34页 |
| 2.1 复杂网络的概念与表示 | 第18-19页 |
| 2.2 复杂网络的静态特征 | 第19-22页 |
| 2.2.1 平均路径长度 | 第19-20页 |
| 2.2.2 度与度分布 | 第20-21页 |
| 2.2.3 聚类系数 | 第21-22页 |
| 2.2.4 介数 | 第22页 |
| 2.3 复杂网络模型 | 第22-26页 |
| 2.3.1 规则网络 | 第22-23页 |
| 2.3.2 随机网络 | 第23页 |
| 2.3.3 小世界网络 | 第23-25页 |
| 2.3.4 无标度网络 | 第25-26页 |
| 2.4 社团结构概述 | 第26-28页 |
| 2.4.1 社团结构的概念 | 第26-27页 |
| 2.4.2 社团结构的性质 | 第27-28页 |
| 2.5 社团结构的评价指标 | 第28-32页 |
| 2.5.1 模块度及其分辨率限制 | 第28-31页 |
| 2.5.2 模块化密度 | 第31-32页 |
| 2.5.3 归一化互信息度量(NMI) | 第32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 基于全息谱聚类算法的多尺度社团检测 | 第34-42页 |
| 3.1 图傅里叶变换与逆变换 | 第34-35页 |
| 3.2 算法原理 | 第35-36页 |
| 3.3 尺度参数 | 第36-37页 |
| 3.4 加权函数 | 第37-38页 |
| 3.5 Chebyshev多项式近似 | 第38-39页 |
| 3.6 算法流程与复杂度分析 | 第39-40页 |
| 3.7 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 应用分析 | 第42-52页 |
| 4.1 Zachary俱乐部网络 | 第42-44页 |
| 4.2 海豚网络 | 第44-47页 |
| 4.3 美国大学足球比赛网络 | 第47-49页 |
| 4.4 Email网络 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第52页 |
| 5.2 研究展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 硕士期间发表论文 | 第60页 |
