时序网络社区演化研究及应用--以DBLP中合著关系为例
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要工作与创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文结构 | 第15-16页 |
| 2 时域网络社区追踪相关技术 | 第16-25页 |
| 2.1 复杂网络 | 第16-19页 |
| 2.1.1 复杂网络概述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 静态网络 | 第17-18页 |
| 2.1.3 时域网络 | 第18-19页 |
| 2.2 社区发现 | 第19-22页 |
| 2.2.1 社区定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 社区发现算法 | 第20-22页 |
| 2.3 社区追踪 | 第22-24页 |
| 2.3.1 时域网络主要研究方法 | 第23页 |
| 2.3.2 社区跟踪算法 | 第23-24页 |
| 2.4 小结 | 第24-25页 |
| 3 时域网络节点活动性质研究 | 第25-35页 |
| 3.1 网络节点的活动规律 | 第25-26页 |
| 3.1.1 节点活动窗口长度 | 第25页 |
| 3.1.2 节点活动率 | 第25-26页 |
| 3.1.3 活跃节点 | 第26页 |
| 3.2 实验 | 第26-34页 |
| 3.2.1 实验环境与数据集介绍 | 第26-28页 |
| 3.2.2 数据集清洗 | 第28-30页 |
| 3.2.3 节点活动窗口长度分布 | 第30-31页 |
| 3.2.4 节点活动率 | 第31-32页 |
| 3.2.5 活跃节点 | 第32-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 时域网络社区跟踪 | 第35-52页 |
| 4.1 基于活跃节点的社区跟踪算法简介 | 第35-41页 |
| 4.1.1 符号说明 | 第35-36页 |
| 4.1.2 社区演化的基本形态 | 第36-37页 |
| 4.1.3 基于活跃节点的社区跟踪算法 | 第37-41页 |
| 4.2 算法复杂度分析 | 第41页 |
| 4.3 算法实验与分析 | 第41-44页 |
| 4.3.1 阈值设置 | 第41-42页 |
| 4.3.2 社区跟踪结果对比 | 第42-43页 |
| 4.3.3 社区演化追踪 | 第43-44页 |
| 4.4 时域网络社区跟踪 | 第44-47页 |
| 4.4.1 社区链 | 第45-46页 |
| 4.4.2 社区跟踪实验 | 第46-47页 |
| 4.5 网络信息演化 | 第47-50页 |
| 4.5.1 概述 | 第47-48页 |
| 4.5.2 社区信息演化实验 | 第48-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58页 |
