重叠社团的划分算法及其节点影响力的研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 复杂网络特性 | 第11页 |
| 1.1.2 社团定义及分类 | 第11-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.1 重叠社团划分算法的研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 节点影响力的研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关研究现状 | 第16-28页 |
| 2.1 重叠社团划分算法的研究现状 | 第16-21页 |
| 2.1.1 重叠社团的研究类别 | 第17-19页 |
| 2.1.2 评价指标 | 第19-21页 |
| 2.2 节点影响力的研究现状 | 第21-26页 |
| 2.2.1 基于网络拓扑结构 | 第21-23页 |
| 2.2.2 用户行为 | 第23页 |
| 2.2.3 交互内容 | 第23-24页 |
| 2.2.4 评价节点影响力的模型 | 第24-26页 |
| 2.3 评判基准网络 | 第26-28页 |
| 2.3.1 真实网络 | 第26-27页 |
| 2.3.2 合成网络 | 第27-28页 |
| 第三章 基于边强度的重叠社团划分算法 | 第28-43页 |
| 3.1 算法描述 | 第28-35页 |
| 3.1.1 相关概念 | 第28-29页 |
| 3.1.2 Conductance算法的不足 | 第29-31页 |
| 3.1.3 ESCA算法的思想 | 第31-33页 |
| 3.1.4 ESCA算法的伪代码 | 第33-34页 |
| 3.1.5 时间复杂度分析 | 第34-35页 |
| 3.2 性能评价 | 第35-42页 |
| 3.2.1 实验环境 | 第35-36页 |
| 3.2.2 实验结果 | 第36-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 影响力最大的节点的选择方法 | 第43-51页 |
| 4.1 算法描述 | 第43-47页 |
| 4.1.1 识别子结构 | 第43-45页 |
| 4.1.2 评估节点全局影响力 | 第45页 |
| 4.1.3 BCA算法的伪代码 | 第45-47页 |
| 4.1.4 改进NMI | 第47页 |
| 4.2 性能评价 | 第47-50页 |
| 4.2.1 实验环境 | 第47-48页 |
| 4.2.2 实验结果 | 第48-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第58页 |
