蛋白质相互作用网络功能模块发现的几种社区发现算法的比较分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及现状 | 第11-12页 |
| 1.2 选题依据和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 文章主体结构 | 第13-14页 |
| 第二章 蛋白质相互作用网络的复杂网络基础 | 第14-19页 |
| 2.1 蛋白质相互作用网络 | 第14-16页 |
| 2.2 复杂网络分析 | 第16-18页 |
| 2.2.1 无标度性 | 第16-17页 |
| 2.2.2 聚集系数 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 社区发现算法 | 第19-35页 |
| 3.1 模块度优化算法 | 第19-24页 |
| 3.1.1 基于聚合思想的社区发现算法 | 第19-21页 |
| 3.1.2 基于分裂思想的社区发现算法 | 第21-22页 |
| 3.1.3 模块度寻优的社区发现算法 | 第22-24页 |
| 3.2 基于信息流的社区发现算法 | 第24-25页 |
| 3.3 基于谱聚类的社区发现算法 | 第25-27页 |
| 3.4 基于随机游走的社区发现算法 | 第27-29页 |
| 3.5 社区发现算法评价 | 第29-34页 |
| 3.5.1 模块度比较 | 第30-31页 |
| 3.5.2 纯度的比较 | 第31-33页 |
| 3.5.3 信息熵的比较 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 总结与展望 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |
| 附录 | 第40页 |
