互联网社区核及完整社区提取策略
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·论文组织结构 | 第10-11页 |
| 2 信息检索及Web数据挖掘相关研究 | 第11-29页 |
| ·信息检索 | 第11-13页 |
| ·信息检索概述 | 第11页 |
| ·Web信息处理 | 第11-13页 |
| ·信息检索评价 | 第13页 |
| ·Web数据挖掘 | 第13-18页 |
| ·Web数据挖掘综述 | 第13-14页 |
| ·Web数据挖掘分类 | 第14-17页 |
| ·Web数据挖掘在搜索中的应用 | 第17-18页 |
| ·链接分析 | 第18-24页 |
| ·链接分析的必要性 | 第18-19页 |
| ·超链接的结构特征 | 第19-21页 |
| ·Web的宏观介绍 | 第21-22页 |
| ·链接分析模型 | 第22-24页 |
| ·社区发现 | 第24-29页 |
| ·社区的定量定义 | 第24-25页 |
| ·社区识别算法 | 第25-26页 |
| ·社区发现算法 | 第26-28页 |
| ·社区相关技术分析 | 第28-29页 |
| 3 C&C社区发现算法 | 第29-32页 |
| ·提取单位核 | 第29-30页 |
| ·合并单位核 | 第30-32页 |
| 4 从社区核到社区 | 第32-37页 |
| ·勾勒雏形社区 | 第32-34页 |
| ·完善社区结构 | 第34-36页 |
| ·人工数据集分析 | 第36-37页 |
| 5 算法平台设计及分析 | 第37-51页 |
| ·实验设计流程 | 第37页 |
| ·实验平台及数据预处理 | 第37-39页 |
| ·数据预处理 | 第38页 |
| ·数据结构 | 第38-39页 |
| ·Trawling算法实验设计 | 第39-41页 |
| ·社区核发现算法C&C的实验结果及分析 | 第41-44页 |
| ·社区核到社区的实验结果及分析 | 第44-45页 |
| ·评价最终社区 | 第45-51页 |
| ·社区主题相关性 | 第45-47页 |
| ·社区的传导率 | 第47-50页 |
| ·社区的模块度 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
