社交网络中的社团发现与度量研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 问题描述 | 第13-14页 |
| 1.3 本文工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关工作 | 第16-23页 |
| 2.1 基本概念 | 第16页 |
| 2.2 社团度量 | 第16-18页 |
| 2.2.1 非重叠社团度量 | 第16-17页 |
| 2.2.2 重叠社团度量 | 第17页 |
| 2.2.3 其他度量方法 | 第17-18页 |
| 2.3 社团发现算法 | 第18-22页 |
| 2.3.1 非重叠社团发现算法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 重叠社团发现算法 | 第20-22页 |
| 2.3.3 其他社团发现算法 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 面向赋权网络的重叠社团结构度量 | 第23-36页 |
| 3.1 模块度的随机图解释 | 第23-24页 |
| 3.2 赋权模块度 | 第24-26页 |
| 3.3 面向重叠社团结构的扩展模块度 | 第26-30页 |
| 3.4 实验 | 第30-35页 |
| 3.4.1 LF标准人工网络 | 第31-32页 |
| 3.4.2 人工网络社团度量 | 第32-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于随机游走和节点属性的社团发现 | 第36-49页 |
| 4.1 整体框架 | 第36-37页 |
| 4.2 重要节点发现 | 第37-39页 |
| 4.3 社团发现 | 第39-41页 |
| 4.4 实验 | 第41-48页 |
| 4.4.1 数据集 | 第41-42页 |
| 4.4.2 参数选择与社团划分 | 第42-45页 |
| 4.4.3 不同方法对比 | 第45-47页 |
| 4.4.4 种子节点选取对算法效率的影响分析 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 5.1 本文总结 | 第49页 |
| 5.2 未来展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第56-57页 |
| 学位论文评闻及答辩情况表 | 第57页 |
