基于博弈论的重叠社区发现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-10页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第9页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第9-10页 |
| 2 基础理论及研究现状 | 第10-27页 |
| 2.1 复杂网络基础理论 | 第10-16页 |
| 2.1.1 复杂网络的基本定义 | 第10-11页 |
| 2.1.2 复杂网络研究的理论基础 | 第11-12页 |
| 2.1.3 复杂网络的性质 | 第12-14页 |
| 2.1.4 网络模型和几何特性 | 第14-16页 |
| 2.2 社区发现基础理论 | 第16-21页 |
| 2.2.1 社区发现的定义 | 第16-17页 |
| 2.2.2 社区发现的研究内容 | 第17页 |
| 2.2.3 社区发现面临的挑战性问题 | 第17-18页 |
| 2.2.4 非重叠社区发现算法 | 第18-19页 |
| 2.2.5 重叠社区发现算法 | 第19-21页 |
| 2.3 博弈论基础理论 | 第21-26页 |
| 2.3.1 博弈论的定义 | 第21-22页 |
| 2.3.2 博弈论的要素 | 第22页 |
| 2.3.3 博弈论的分类 | 第22-23页 |
| 2.3.4 囚徒困境 | 第23页 |
| 2.3.5 纳什均衡 | 第23-24页 |
| 2.3.6 潜在博弈与潜在函数 | 第24页 |
| 2.3.7 博弈论在复杂网络中的应用 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于博弈论的重叠社区发现 | 第27-34页 |
| 3.1 Game算法及其改进算法 | 第27-29页 |
| 3.1.1 Game算法 | 第27页 |
| 3.1.2 Game算法的改进算法 | 第27-29页 |
| 3.2 基于博弈论的重叠社区发现算法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 节点的策略 | 第29-31页 |
| 3.2.2 算法收益函数 | 第31-32页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 实验与分析 | 第34-43页 |
| 4.1 真实网络上的社区发现实验 | 第34-38页 |
| 4.1.1 实验数据集 | 第34-35页 |
| 4.1.2 实验结果评价指标 | 第35页 |
| 4.1.3 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 4.2 人工网络上的社区发现实验 | 第38-42页 |
| 4.2.1 实验数据集 | 第38-39页 |
| 4.2.2 实验结果评价指标 | 第39页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 结论 | 第43-44页 |
| 5.1 全文总结 | 第43页 |
| 5.2 论文的创新点 | 第43页 |
| 5.3 论文的不足之处 | 第43-44页 |
| 6 参考文献 | 第44-50页 |
| 7 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第50-51页 |
| 8 致谢 | 第51页 |
