| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和现状 | 第9-12页 |
| ·概述 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·存在的问题 | 第11-12页 |
| ·本课题的研究内容 | 第12-13页 |
| ·本课题研究意义 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 社区网络分析 | 第15-22页 |
| ·复杂网络特征 | 第15页 |
| ·小世界特性 | 第15页 |
| ·无标度特性 | 第15页 |
| ·社会网络分析 | 第15-21页 |
| ·社会网络分析中的基本概念 | 第16-18页 |
| ·社会网络的形式化表示 | 第18页 |
| ·社会网络的分析方法 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 社区结构研究 | 第22-35页 |
| ·社区的相关认识 | 第22-27页 |
| ·社区的概述 | 第22-23页 |
| ·基于社区的用户模型 | 第23页 |
| ·社区层次结构的相关概念 | 第23-24页 |
| ·层次结构研究在社会网络分析中的应用 | 第24-27页 |
| ·社区发现 | 第27-30页 |
| ·全局社区发现算法 | 第27-28页 |
| ·局部社区发现算法 | 第28-30页 |
| ·社区层次结构发现 | 第30-34页 |
| ·基于全局模块度的多分辨率方法 | 第30-31页 |
| ·基于局部模块度的多分辨率方法 | 第31-32页 |
| ·基于分辨率的MONC方法 | 第32-33页 |
| ·现有算法的缺点 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于极大度数节点的复杂网络社区层次结构算法 | 第35-47页 |
| ·算法思想 | 第35-36页 |
| ·相关定义 | 第36-42页 |
| ·局部社区的形式化表示 | 第36-37页 |
| ·极大度数点 | 第37页 |
| ·起始节点集的构成 | 第37-38页 |
| ·社区-分辨率变化公式 | 第38-39页 |
| ·社区链接密度比 | 第39-40页 |
| ·社区层次与社区内部链接密度比的关系 | 第40-41页 |
| ·社区间的相似度 | 第41-42页 |
| ·HCSD-MN算法描述 | 第42-45页 |
| ·HCSD-MN算法的优点 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 算法实现与实验 | 第47-64页 |
| ·JUNG简介 | 第47-48页 |
| ·算法实现 | 第48-51页 |
| ·DataExtraction类 | 第48-49页 |
| ·FindMDN类 | 第49页 |
| ·HierarchyCommunityDetection类 | 第49-50页 |
| ·CommunityOptimization类 | 第50-51页 |
| ·GraphVisualization类 | 第51页 |
| ·算法有效性评估方法 | 第51-52页 |
| ·ZACHARY数据集实验 | 第52-55页 |
| ·Zachary数据集介绍 | 第52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-55页 |
| ·DOLPHINS数据集实验 | 第55-58页 |
| ·Dolphins数据集介绍 | 第55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·人工合成数据集实验 | 第58-63页 |
| ·人工合成数据集介绍 | 第58页 |
| ·数据预处理 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |