基于动态规划的大规模网络在线聚类研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 常规聚类算法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 大规模网络聚类算法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和组织结构 | 第14-17页 |
| 第2章 预备知识及基础理论 | 第17-25页 |
| 2.1 复杂网络的定义与特性 | 第17-20页 |
| 2.1.1 复杂网络的定义 | 第17页 |
| 2.1.2 复杂网络的特性 | 第17-20页 |
| 2.2 复杂网络社团结构定义 | 第20页 |
| 2.3 图聚类评价指标 | 第20-23页 |
| 2.3.1 F1_score | 第20-21页 |
| 2.3.2 性能(Performance) | 第21页 |
| 2.3.3 模块度(Modularity) | 第21-22页 |
| 2.3.4 归一化互信息(NMI) | 第22-23页 |
| 2.4 动态规划 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于中心结点快速检测的图聚类算法 | 第25-35页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 基于密度的数值聚类算法简介 | 第25-27页 |
| 3.2.1 定义及相关基础 | 第25-26页 |
| 3.2.2 相关研究 | 第26-27页 |
| 3.3 图聚类算法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 问题描述 | 第27页 |
| 3.3.2 距离函数和密度函数 | 第27-28页 |
| 3.3.3 算法描述 | 第28-30页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第30-34页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第30页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第30-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于动态规划的大规模网络在线聚类框架 | 第35-49页 |
| 4.1 引言 | 第35-36页 |
| 4.2 在线聚类框架 | 第36-42页 |
| 4.2.1 相关定义 | 第36-37页 |
| 4.2.2 直观介绍 | 第37-38页 |
| 4.2.3 框架描述 | 第38-41页 |
| 4.2.4 框架细节 | 第41-42页 |
| 4.2.5 复杂度分析 | 第42页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第42-48页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第42-44页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第44-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第49-50页 |
| 5.2 进一步研究工作 | 第50-51页 |
| 附录 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 发表论文及参加课题一览表 | 第59页 |
