复杂网络社团结构识别算法研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 复杂网络概述 | 第11-13页 |
| 1.1.2 社团结构 | 第13-14页 |
| 1.2 复杂网络的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 基于模块度的社团识别算法 | 第16-17页 |
| 1.2.2 其他社团检测算法 | 第17-18页 |
| 1.3 社团识别算法衡量标准 | 第18-19页 |
| 1.4 本文主要研究工作与组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 基于模块度的社团识别算法 | 第20-31页 |
| 2.1 复杂网络与图 | 第21-22页 |
| 2.2 复杂网络的结构特性 | 第22-26页 |
| 2.2.1 度、平均度与网络稀疏性 | 第22-24页 |
| 2.2.2 网络平均路径与直径 | 第24-25页 |
| 2.2.3 聚集系数 | 第25-26页 |
| 2.2.4 度分布 | 第26页 |
| 2.2.5 社团强度 | 第26页 |
| 2.3 模块度与增强模块度 | 第26-28页 |
| 2.4 基于模块度社团识别算法介绍 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于增强模块度社团识别算法 | 第31-39页 |
| 3.1 分辨率问题概述 | 第31-33页 |
| 3.2 增强模块度优化算法有效性分析 | 第33页 |
| 3.3 无向无权网络重构 | 第33-34页 |
| 3.4 算法框架 | 第34-36页 |
| 3.4.1 算法步骤 | 第34-35页 |
| 3.4.2 增强模块度优化算法流程 | 第35-36页 |
| 3.5 实验分析 | 第36-38页 |
| 3.5.1 Zachary跆拳道俱乐部成员网络 | 第36页 |
| 3.5.2 科学家合作网络 | 第36-37页 |
| 3.5.3 亚马逊美国政治书销售网络 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 一种基于聚类思想的社团结构发现新算法 | 第39-46页 |
| 4.1 亲密度与模块度 | 第39-41页 |
| 4.1.1 节点亲密度 | 第39-40页 |
| 4.1.2 社团模块度 | 第40-41页 |
| 4.2 算法思想 | 第41-42页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 攻读学位期间校外实习参与项目 | 第56页 |
