| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状和意义 | 第10-12页 |
| ·研究内容、主要工作及本文贡献 | 第12页 |
| ·论文结构安排 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论知识 | 第14-24页 |
| ·社区发现的含义 | 第14-18页 |
| ·Hadoop平台以及MapReduce简介 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 社区发现的主要算法 | 第24-38页 |
| ·基于结构挖掘的社区发现的主要算法介绍 | 第24-32页 |
| ·PageRank算法 | 第24-26页 |
| ·HITS算法 | 第26-28页 |
| ·基于完全二分图核算法 | 第28-30页 |
| ·基于最大流的社区发现算法 | 第30-32页 |
| ·基于内容挖掘的社区发现主要算法简介 | 第32-36页 |
| ·K-means算法 | 第32-33页 |
| ·层次聚类算法 | 第33-34页 |
| ·EM算法 | 第34-36页 |
| ·KNN算法 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 社区发现算法的改进与设计 | 第38-43页 |
| ·PageRank算法的设计 | 第38-39页 |
| ·PageRank算法的MapReduce实现 | 第38-39页 |
| ·TTPageRank算法的设计 | 第39-42页 |
| ·对PageRank算法的改进 | 第40-41页 |
| ·TTPageRank算法的MapReduce实现 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 实验设计和结果分析 | 第43-57页 |
| ·实验数据 | 第43-45页 |
| ·实验步骤 | 第45-51页 |
| ·主题的选取 | 第45页 |
| ·数据的收集 | 第45-46页 |
| ·Hadoop平台的搭建 | 第46-50页 |
| ·算法实现 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-56页 |
| ·运行时间比较 | 第51页 |
| ·主题相关性比较 | 第51-52页 |
| ·TTPageRank算法发现社区的过程 | 第52-55页 |
| ·实验分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·论文总结 | 第57页 |
| ·进一步的工作 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |