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社交网络重叠社区发现及节点评估方法

摘要第3-4页
abstract第4页
第1章 引言第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 社交网络研究现状第10-11页
        1.2.2 重叠社区发现研究现状第11-13页
        1.2.3 节点评估研究现状第13-14页
        1.2.4 存在问题及研究难点分析第14页
    1.3 论文主要工作第14-15页
    1.4 论文组织结构第15-17页
第2章 社区发现及节点评估相关技术第17-24页
    2.1 社交网络基本概念及特性第17-19页
        2.1.1 小世界特性第17-18页
        2.1.2 聚类特性第18页
        2.1.3 无标度特性第18-19页
    2.2 重叠社区发现方法第19-21页
        2.2.1 CPM算法第19页
        2.2.2 GCE算法第19-20页
        2.2.3 COPRA算法第20-21页
        2.2.4 DOCNet算法第21页
    2.3 节点评估方法第21-23页
        2.3.1 中心度指标第21-22页
        2.3.2 介数指标第22页
        2.3.3 紧密度指标第22页
        2.3.4 PageRank算法第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 基于局部最优扩展的重叠社区发现算法第24-35页
    3.1 问题的描述和研究思路第24-25页
    3.2 基于局部最优扩展的重叠社区发现算法第25-29页
        3.2.1 改进相关算法的概念定义第25-27页
        3.2.2 基于局部最优扩展的重叠社区发现算法描述第27-29页
        3.2.3 算法效率分析第29页
    3.3 实验对比及结果分析第29-34页
        3.3.1 实验方案第29-30页
        3.3.2 评价指标第30-31页
        3.3.3 实验结果及分析第31-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第4章 基于相似度的重要节点评估算法第35-43页
    4.1 问题的描述和算法的研究思路第35-36页
    4.2 基于相似度的重要节点评估算法第36-39页
        4.2.1 改进的相似度度量方法第36页
        4.2.2 基于相似度的重要节点评估算法描述第36-39页
    4.3 实验结果及分析第39-41页
    4.4 本章小结第41-43页
第5章 社交网络重叠社区发现及节点评估原型系统第43-54页
    5.1 系统需求分析第43-44页
    5.2 系统设计与实现第44-45页
        5.2.1 系统架构设计第44页
        5.2.2 系统功能模块设计第44-45页
    5.3 系统详细设计第45-47页
        5.3.1 系统界面设计第45页
        5.3.2 系统各功能模块详细设计第45-47页
    5.4 原型系统功能测试第47-53页
        5.4.1 系统界面实现第47-48页
        5.4.2 系统主要功能测试第48-53页
    5.5 本章小结第53-54页
第6章 总结及未来工作第54-56页
    6.1 论文工作总结第54页
    6.2 未来的工作第54-56页
参考文献第56-60页
致谢第60-62页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第62页

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