| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 复杂网络重叠社团检测算法的国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 社交网络朋友推荐算法的国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的工作与安排 | 第18-20页 |
| 第二章 复杂网络社团检测的相关理论 | 第20-29页 |
| 2.1 复杂网络及相关定义 | 第20-22页 |
| 2.2 社团检测评价指标 | 第22-24页 |
| 2.2.1 扩展的模块度函数 | 第22-23页 |
| 2.2.2 归一化互信息 | 第23-24页 |
| 2.3 复杂网络重叠社团结构检测的相关算法介绍 | 第24-27页 |
| 2.3.1 LFM算法 | 第24页 |
| 2.3.2 Zhang's算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 LMD算法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 NMF算法 | 第26-27页 |
| 2.4 社交网络朋友推荐的相关算法介绍 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于单步添加团的重叠社团检测算法 | 第29-43页 |
| 3.1 基于单步添加团的重叠社团检测算法 | 第29-35页 |
| 3.1.1 算法思想 | 第29-30页 |
| 3.1.2 算法流程 | 第30-32页 |
| 3.1.3 局部社团扩充的策略 | 第32-35页 |
| 3.1.4 算法时间复杂度分析 | 第35页 |
| 3.2 实验与分析 | 第35-41页 |
| 3.2.1 参数设置与评价指标 | 第35页 |
| 3.2.2 LFR生成网络上的对比实验 | 第35-39页 |
| 3.2.3 真实网络上的对比实验 | 第39-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于单步添加团的社交网络推荐算法 | 第43-55页 |
| 4.1 基于单步添加团的社交网络推荐算法 | 第43-49页 |
| 4.1.1 算法思想 | 第43-45页 |
| 4.1.2 算法策略及流程 | 第45-49页 |
| 4.2 实验与分析 | 第49-54页 |
| 4.2.1 实验数据及参数设置 | 第49-50页 |
| 4.2.2 评价指标 | 第50页 |
| 4.2.3 在线社交网络上的验证实验 | 第50-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结和展望 | 第55-57页 |
| 5.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 未来展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第64页 |