社会网络的专家发现方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 传统专家发现方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 社会网络的专家发现方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 存在问题 | 第13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 相关技术及研究 | 第16-28页 |
| 2.1 社会网络综述 | 第16-21页 |
| 2.1.1 复杂网络基本理论 | 第16-17页 |
| 2.1.2 社会网络相关理论 | 第17-18页 |
| 2.1.3 社会网络结构特点 | 第18-19页 |
| 2.1.4 社会网络数据表示 | 第19-21页 |
| 2.2 团队发现方法研究 | 第21页 |
| 2.3 贪心算法 | 第21-22页 |
| 2.4 集合覆盖问题 | 第22-24页 |
| 2.5 最短路径问题 | 第24-25页 |
| 2.6 中心性方法 | 第25-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 社会网络的专家发现方法研究 | 第28-46页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 相关概念和问题描述 | 第28-33页 |
| 3.2.1 相关概念和术语 | 第28-30页 |
| 3.2.2 问题描述 | 第30-33页 |
| 3.3 个体专家发现算法研究 | 第33-34页 |
| 3.3.1 MIREDA算法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 算法分析与讨论 | 第34页 |
| 3.4 专家团队发现算法研究 | 第34-41页 |
| 3.4.1 MCCEDAA算法 | 第36-38页 |
| 3.4.2 MCCIREDA算法 | 第38-39页 |
| 3.4.3 算法分析与讨论 | 第39-41页 |
| 3.5 Top-k专家团队发现算法研究 | 第41-44页 |
| 3.5.1 Top-kEDA算法 | 第42-44页 |
| 3.5.2 算法分析与讨论 | 第44页 |
| 3.6 相关工作讨论 | 第44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 实验与结果分析 | 第46-60页 |
| 4.1 实验数据 | 第46-48页 |
| 4.1.1 数据集 | 第46-47页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第47-48页 |
| 4.2 实验设计 | 第48-50页 |
| 4.2.1 实验设计 | 第48-49页 |
| 4.2.2 实验过程 | 第49-50页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第50-59页 |
| 4.3.1 实验一结果分析 | 第50-54页 |
| 4.3.2 实验二结果分析 | 第54-56页 |
| 4.3.3 实验三结果分析 | 第56-58页 |
| 4.3.4 实验四结果分析 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
