复杂网络中社区结构发现算法研究及建模
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| ·研究背景 | 第16-18页 |
| ·论文的研究内容 | 第18-22页 |
| ·复杂网络的社区结构发现 | 第18-21页 |
| ·复杂网络生成模型 | 第21-22页 |
| ·论文组织 | 第22-24页 |
| 第二章 复杂网络概述 | 第24-36页 |
| ·基本概念定义 | 第24-25页 |
| ·复杂网络基本结构特征 | 第25-27页 |
| ·实际数据集 | 第27-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 复杂网络中极大团发现算法研究 | 第36-54页 |
| ·基本概念定义 | 第37-38页 |
| ·Peamc相关工作介绍 | 第38-39页 |
| ·Peamc基本算法 | 第39-44页 |
| ·并行算法 | 第44-47页 |
| ·性能分析 | 第47-48页 |
| ·实验分析 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 复杂网络中不可重叠社区结构发现算法研究 | 第54-100页 |
| ·基本概念定义 | 第56-58页 |
| ·相关工作介绍 | 第58-63页 |
| ·ComTector算法 | 第63-71页 |
| ·性能分析 | 第71页 |
| ·实验分析 | 第71-82页 |
| ·社区结构描述 | 第82-91页 |
| ·社区结构核心挖掘 | 第83-85页 |
| ·社区描述和命名 | 第85-88页 |
| ·应用案例 | 第88-91页 |
| ·基于社区的网络骨干抽取算法 | 第91-97页 |
| ·本章小结 | 第97-100页 |
| 第五章 复杂网络中可重叠社区结构发现算法研究 | 第100-136页 |
| ·单图中可重叠社区结构发现 | 第101-126页 |
| ·基本概念定义 | 第101-103页 |
| ·相关工作介绍 | 第103-105页 |
| ·COCD算法 | 第105-111页 |
| ·性能分析 | 第111页 |
| ·实验分析 | 第111-117页 |
| ·社区结构演化 | 第117-126页 |
| ·二分图中可重叠社区结构发现 | 第126-135页 |
| ·基本概念定义 | 第128-129页 |
| ·相关工作介绍 | 第129页 |
| ·BiTector算法 | 第129-133页 |
| ·性能分析 | 第133页 |
| ·实验分析 | 第133-135页 |
| ·本章小结 | 第135-136页 |
| 第六章 "收益"驱动的复杂网络生成模型 | 第136-162页 |
| ·相关工作介绍 | 第138-142页 |
| ·基于随机图的网络模型 | 第139-140页 |
| ·基于结点博弈的网络模型 | 第140-141页 |
| ·实际大规模个人移动通信网络 | 第141-142页 |
| ·实验数据描述 | 第142页 |
| ·已知的网络统计结构特征 | 第142-144页 |
| ·新发现的网络统计结构特征 | 第144-152页 |
| ·团结构-结点度幂率准则 | 第144-147页 |
| ·社会圈分布定律 | 第147-148页 |
| ·三角权重定律 | 第148-152页 |
| ·"收益驱动"的网络生成模型 | 第152-161页 |
| ·模型描述 | 第152-156页 |
| ·模型验证 | 第156-159页 |
| ·模型分析 | 第159-161页 |
| ·本章小结 | 第161-162页 |
| 第七章 结束语 | 第162-166页 |
| ·论文工作内容 | 第162-163页 |
| ·下一步工作展望 | 第163-166页 |
| 参考文献 | 第166-178页 |
| 攻读博士学位期间发表论文 | 第178-180页 |
| 致谢 | 第180-182页 |
