| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究领域现状介绍 | 第11-13页 |
| 1.3 研究目的及研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 系统需求分析 | 第16-25页 |
| 2.1 总体需求 | 第16-19页 |
| 2.2 功能性需求分析 | 第19-23页 |
| 2.2.1 数据准备层用例分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 数据分析处理层用例分析 | 第22-23页 |
| 2.3 非功能性需求分析 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 相关算法研究 | 第25-35页 |
| 3.1 复杂网络的基本概念 | 第25-27页 |
| 3.1.1 复杂网络的表达方式 | 第25-26页 |
| 3.1.2 复杂网络的基本性质 | 第26-27页 |
| 3.2 复杂网络的社团结构 | 第27-29页 |
| 3.2.1 社团结构的定义 | 第27页 |
| 3.2.2 社团结构的模块度函数 | 第27页 |
| 3.2.3 社团划分算法的分类介绍 | 第27-28页 |
| 3.2.4 社团划分算法介绍 | 第28-29页 |
| 3.3 复杂网络k均值聚类方法 | 第29-30页 |
| 3.4 群智能算法 | 第30-31页 |
| 3.5 蜂群算法简介 | 第31-32页 |
| 3.6 改进后的人工蜂群算法完整描述 | 第32-34页 |
| 3.6.1 初始食物源个数N的确定 | 第32-33页 |
| 3.6.2 食物源初始点的确定 | 第33页 |
| 3.6.3 蜂群搜索范围的动态调整 | 第33页 |
| 3.6.4 改进后的算法流程 | 第33-34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 系统设计 | 第35-47页 |
| 4.1 总体设计 | 第35-36页 |
| 4.1.1 系统开发的主要功能界定 | 第35页 |
| 4.1.2 输入数据的选取 | 第35-36页 |
| 4.1.3 关键词选取 | 第36页 |
| 4.1.4 算法的划分终止条件 | 第36页 |
| 4.1.5 报表的生成与现实 | 第36页 |
| 4.2 数据库设计 | 第36-39页 |
| 4.2.1 数据库设计原则 | 第37页 |
| 4.2.2 概念数据模型设计 | 第37-38页 |
| 4.2.3 物理数据模型设计 | 第38-39页 |
| 4.3 爬虫子系统设计 | 第39-43页 |
| 4.3.1 Spider概述 | 第39页 |
| 4.3.2 网络爬虫原理 | 第39-40页 |
| 4.3.3 本系统网络爬虫搜索策略选择 | 第40页 |
| 4.3.4 爬虫模块设计 | 第40-41页 |
| 4.3.5 爬虫模块设计 | 第41-43页 |
| 4.4 中文分词子系统设计 | 第43-46页 |
| 4.4.1 分词概念 | 第44页 |
| 4.4.2 分词算法 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统实现 | 第47-64页 |
| 5.1 系统编程语言 | 第47页 |
| 5.2 爬虫子系统实现 | 第47-52页 |
| 5.2.1 爬取网页 | 第47-48页 |
| 5.2.2 网页内容分析 | 第48-52页 |
| 5.3 中文分词子系统实现 | 第52-55页 |
| 5.3.1 分词词典实现 | 第52-55页 |
| 5.4 数据分析处理模块设计 | 第55-63页 |
| 5.4.1 输入数据的预处理 | 第56页 |
| 5.4.2 复杂网络图模型构建 | 第56-57页 |
| 5.4.3 蜂群算法划分社团结构 | 第57-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 实验结果和分析 | 第64-76页 |
| 6.1 实验数据来源及分析 | 第64页 |
| 6.2 改进蜂群搜索策略的性能分析 | 第64-69页 |
| 6.3 划分复杂网络的社团结构 | 第69-74页 |
| 6.3.1 用Zachary Karate Club网络验证该算法 | 第70-71页 |
| 6.3.2 用Dophins生物关系网验证该算法 | 第71-73页 |
| 6.3.3 计算机生成网络 | 第73-74页 |
| 6.4 本文书籍复杂网络图形 | 第74-75页 |
| 6.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 结论 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81页 |