基于局部特征扩散的复杂网络社区检测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·概述 | 第12-13页 |
| ·图分割算法 | 第13页 |
| ·层次聚类算法 | 第13-14页 |
| ·基于新模型的社区检测算法 | 第14页 |
| ·论文主要工作和研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 复杂网络基础理论 | 第17-27页 |
| ·复杂网络表示 | 第17页 |
| ·社区结构的定义 | 第17-18页 |
| ·复杂网络结构特征 | 第18-20页 |
| ·节点局部特征 | 第18-19页 |
| ·网络特征矩阵 | 第19-20页 |
| ·社区结构评价指标 | 第20-22页 |
| ·模块度 | 第20-21页 |
| ·模块密度 | 第21页 |
| ·标准化互信息 | 第21-22页 |
| ·主要的社区发现算法 | 第22-26页 |
| ·基于Laplace谱平分法 | 第22-23页 |
| ·GN算法 | 第23页 |
| ·FN算法 | 第23-24页 |
| ·标签传播算法 | 第24-25页 |
| ·CPM算法 | 第25页 |
| ·非负矩阵分解算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于局部特征扩散的标签传播算法 | 第27-40页 |
| ·基于局部特征扩散的网络特征矩阵 | 第27-31页 |
| ·相邻节点相似度度量 | 第27-28页 |
| ·链路加权 | 第28-29页 |
| ·局部特征扩散 | 第29-30页 |
| ·基于局部特征扩散的特征矩阵构造算法 | 第30-31页 |
| ·基于扩散特征的标签传播算法 | 第31-34页 |
| ·标签传播算法相关理论 | 第31-32页 |
| ·基于扩散特征的标签传播算法 | 第32-34页 |
| ·实验结果和分析 | 第34-39页 |
| ·LFR标准测试网络 | 第35-38页 |
| ·真实网络数据集 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于非对称特征的非负矩阵分解算法 | 第40-58页 |
| ·对称非负矩阵分解模型 | 第40-41页 |
| ·非对称特征矩阵构造方法 | 第41-44页 |
| ·相邻节点相似度度量 | 第41-42页 |
| ·链路加权 | 第42-43页 |
| ·局部特征扩散 | 第43-44页 |
| ·非对称特征矩阵构造算法 | 第44页 |
| ·基于非对称特征的非负矩阵分解算法 | 第44-49页 |
| ·模型原理 | 第44-45页 |
| ·交替单步梯度下降求解算法 | 第45-47页 |
| ·修正的投影梯度下降求解算法 | 第47-49页 |
| ·实验结果和分析 | 第49-57页 |
| ·LFR标准测试网络 | 第50-54页 |
| ·真实网络数据集 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |
