| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 复杂网络的概念 | 第7-8页 |
| 1.2 复杂网络的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 复杂网络的研究进展 | 第9-10页 |
| 1.4 本文工作内容 | 第10页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第10-13页 |
| 第二章 经典社团检测算法及相关概念 | 第13-19页 |
| 2.1 复杂网络社团检测的几种经典算法 | 第13-18页 |
| 2.1.1 Kernighan-Lin 算法 | 第13-14页 |
| 2.1.2 谱平分法 | 第14-15页 |
| 2.1.3 分裂方法 | 第15-18页 |
| 2.2 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 社团检测算法需求分析 | 第19-25页 |
| 3.1 社团检测算法的相关网络特性 | 第19-20页 |
| 3.2 社团检测算法的应用 | 第20-22页 |
| 3.3 经典社团检测算法存在的问题 | 第22-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 基于回路的社团检测算法 | 第25-37页 |
| 4.1 算法思想和流程 | 第25-26页 |
| 4.2 算法描述及复杂度分析 | 第26-27页 |
| 4.3 算法的相关定义 | 第27-31页 |
| 4.3.1 网络的表示形式 | 第27页 |
| 4.3.2 回路的概念 | 第27-30页 |
| 4.3.3 边聚集系数 | 第30-31页 |
| 4.4 回路长度的选择 | 第31-32页 |
| 4.5 同经典算法的区别与联系 | 第32-36页 |
| 4.5.1 在模拟网络上同经典算法的比较 | 第32-33页 |
| 4.5.2 在计算机产生网络上同经典算法的比较 | 第33-35页 |
| 4.5.3 同经典算法的联系 | 第35-36页 |
| 4.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 算法的实现、仿真及应用 | 第37-51页 |
| 5.1 算法的实现 | 第37-47页 |
| 5.1.1 实验平台 | 第37页 |
| 5.1.2 实验数据 | 第37-38页 |
| 5.1.3 实验设计 | 第38-47页 |
| 5.2 基于回路的社团检测算法的仿真及应用 | 第47-50页 |
| 5.2.1 美国大学足球队网络 | 第47-48页 |
| 5.2.2 宽吻海豚网络 | 第48-49页 |
| 5.2.3 小说《Les Miserables》中人物角色网络 | 第49页 |
| 5.2.4 美国西部电力网络 | 第49-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结束语 | 第51-53页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第51页 |
| 6.2 后续工作与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 参与项目及研究成果 | 第59-60页 |