节点重要度在社团划分中的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 节点重要度的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 社团划分算法的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.3 分布式平台的研究现状 | 第14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-18页 |
| 2 复杂网络的相关理论 | 第18-32页 |
| 2.1 复杂网络的表示 | 第18页 |
| 2.2 模块度Q函数 | 第18-19页 |
| 2.3 常见的节点重要度的评价指标 | 第19-21页 |
| 2.3.1 节点度指标(DC) | 第19-20页 |
| 2.3.2 接近度指标(CC) | 第20页 |
| 2.3.3 介数指标(BC) | 第20页 |
| 2.3.4 特征向量指标(EC) | 第20-21页 |
| 2.4 常见的社团划分算法 | 第21-27页 |
| 2.4.1 基于优化的算法 | 第21-23页 |
| 2.4.2 基于启发式的划分算法 | 第23-25页 |
| 2.4.3 其他社团划分算法 | 第25-27页 |
| 2.5 分布式平台简介 | 第27-29页 |
| 2.5.1 分布式文件系统 | 第28-29页 |
| 2.5.2 分布式计算模型 | 第29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-32页 |
| 3 节点重要度及社团划分算法的研究 | 第32-44页 |
| 3.1 节点重要度的研究 | 第32-35页 |
| 3.1.1 问题分析 | 第32-33页 |
| 3.1.2 节点重要度算法 | 第33-35页 |
| 3.2 社团划分算法 | 第35-41页 |
| 3.2.1 初始社团的确定 | 第36-37页 |
| 3.2.2 节点与社团的相似度 | 第37-38页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第38-40页 |
| 3.2.4 算法的并行化 | 第40-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-44页 |
| 4 实验结果及分析 | 第44-56页 |
| 4.1 节点重要度的实验 | 第44-47页 |
| 4.1.1 风筝网络的实验分析 | 第44-45页 |
| 4.1.2 俱乐部网的实验分析 | 第45-47页 |
| 4.2 社团划分算法的实验结果及分析 | 第47-55页 |
| 4.2.1 真实网络的实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 4.2.2 人工网络的实验结果与分析 | 第52-53页 |
| 4.2.3 并行化算法的实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 附录 | 第66页 |
