社区发现的模块度问题及其算法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 关键问题与技术路线 | 第14页 |
| 1.4 主要工作与特色之处 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关概念介绍 | 第16-24页 |
| 2.1 社区结构的定义 | 第16-19页 |
| 2.1.1 强社区和弱社区 | 第16页 |
| 2.1.2 模块度 | 第16-19页 |
| 2.2 模块度最大化算法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 LM算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 CONCLUDE算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 COPRA算法 | 第21-22页 |
| 2.2.4 OSLOM算法 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 K路径边中心度改进 | 第24-29页 |
| 3.0 K路径边中心度定义 | 第24-25页 |
| 3.1 ERW-KPATH算法 | 第25-28页 |
| 3.2 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于亲密度的社区发现算法 | 第29-34页 |
| 4.1 亲密度的表示 | 第29-32页 |
| 4.2 算法框架 | 第32-33页 |
| 4.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 实验结果分析与比较 | 第34-46页 |
| 5.1 测试数据 | 第34-36页 |
| 5.1.1 LFR基准网络 | 第34-35页 |
| 5.1.2 真实网络 | 第35-36页 |
| 5.2 K值选取 | 第36-42页 |
| 5.2.1 LFR基准网络 | 第36-38页 |
| 5.2.2 真实网路 | 第38-42页 |
| 5.3 算法实验测试 | 第42-44页 |
| 5.3.1 LFR基准网络 | 第42-44页 |
| 5.3.2 真实网络 | 第44页 |
| 5.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 本文总结 | 第46页 |
| 6.2 未来研究工作展望 | 第46-48页 |
| 附录1 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第48-49页 |
| 附录2 部分实验数据 | 第49-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
