复杂网络社团检测算法及其应用研究
| 作者简介 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·社团检测研究意义 | 第11-13页 |
| ·社团检测研究现状 | 第13-19页 |
| ·现有工作 | 第13-18页 |
| ·研究趋势 | 第18-19页 |
| ·本文主要工作与组织结构 | 第19-23页 |
| 第二章 基于近邻传播的重叠社团检测算法 | 第23-41页 |
| ·引言 | 第23-25页 |
| ·近邻传播算法分析 | 第25-27页 |
| ·重叠近邻传播算法 | 第27-31页 |
| ·候选重叠顶点检测 | 第27-28页 |
| ·候选重叠顶点过滤 | 第28-30页 |
| ·算法框架 | 第30-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-38页 |
| ·Zachary 空手道俱乐部网络 | 第31-32页 |
| ·蛋白质网络 | 第32-38页 |
| ·本章小结 | 第38-41页 |
| 第三章 基于顶点特征的联合聚类社团检测算法 | 第41-59页 |
| ·引言 | 第41-44页 |
| ·联合聚类社团检测算法 | 第44-51页 |
| ·顶点特征相似性计算 | 第44-47页 |
| ·基于边的社团检测 | 第47-49页 |
| ·社团特征提取 | 第49-50页 |
| ·算法框架 | 第50-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-56页 |
| ·Facebook 社交网络 | 第51-54页 |
| ·蛋白质网络 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-59页 |
| 第四章 基于增量的动态社团检测算法 | 第59-69页 |
| ·引言 | 第59-61页 |
| ·相关定义 | 第61-62页 |
| ·基于桥系数的社团检测算法 | 第62-65页 |
| ·基于桥系数的局部聚类算法 | 第62-64页 |
| ·基于桥系数的增量聚类算法 | 第64-65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-67页 |
| ·足球队网络 | 第65-66页 |
| ·人造网络 | 第66-67页 |
| ·DBLP 网络 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 基于边的蛋白质复合体检测算法 | 第69-81页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·基于边的蛋白质复合体刻画与检测 | 第70-74页 |
| ·复合体核的拓扑刻画 | 第71-72页 |
| ·复合体核提取 | 第72-73页 |
| ·复合体附属蛋白质提取 | 第73-74页 |
| ·实验结果与分析 | 第74-79页 |
| ·实验数据 | 第74页 |
| ·评价指标 | 第74-75页 |
| ·实验结果 | 第75-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第六章 基于社交圈的在线社交网络朋友推荐算法 | 第81-91页 |
| ·引言 | 第81-82页 |
| ·朋友分组及推荐 | 第82-87页 |
| ·基于关系的社交圈检测 | 第82-84页 |
| ·基于社交圈的朋友推荐算法 | 第84-87页 |
| ·实验验证与结果分析 | 第87-89页 |
| ·假设验证实验 | 第87-88页 |
| ·朋友推荐实验 | 第88-89页 |
| ·本章小结 | 第89-91页 |
| 第七章 结束语 | 第91-95页 |
| ·本文工作总结 | 第91-93页 |
| ·未来工作展望 | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-111页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第111-112页 |
| 学术论文 | 第111页 |
| 参加研究的科研项目 | 第111-112页 |
