复杂网络中重叠模块发现及噪声处理研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要贡献 | 第13页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 社团结构发现的基本概念及经典算法 | 第14-25页 |
| 2.1 复杂网络相关简介 | 第14-17页 |
| 2.1.1 复杂网络的基本概念 | 第14页 |
| 2.1.2 图的基本概念 | 第14-17页 |
| 2.2 复杂网络的特性 | 第17-19页 |
| 2.3 社团发现算法 | 第19-24页 |
| 2.3.1 GN算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 Newman快速算法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 团过滤算法 | 第21-23页 |
| 2.3.4 链边聚类算法 | 第23-24页 |
| 2.4 社团结构评定标准 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章基于加权边相似度的重叠社团发现算法 | 第25-34页 |
| 3.1 问题描述 | 第25-26页 |
| 3.2 网络边图及相似度构造 | 第26-27页 |
| 3.2.1 连边相似度构造 | 第26-27页 |
| 3.3 基于加权边相似度的重叠社团发现算法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 基于加权边相似度的聚类算法 | 第27-29页 |
| 3.3.2 质量函数 | 第29-30页 |
| 3.4 实验分析 | 第30-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于动态网络中的噪声处理 | 第34-41页 |
| 4.1 问题描述 | 第34-35页 |
| 4.1.1 基于基因本体信息的方法 | 第35页 |
| 4.2 动态网络及宽进严出框架构造 | 第35-37页 |
| 4.2.1 动态网络构造 | 第36页 |
| 4.2.2 宽进严出框架构造 | 第36-37页 |
| 4.3 算法描述 | 第37-38页 |
| 4.4 实验分析 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 总结 | 第41页 |
| 5.2 展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果和参加科研项目 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
