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基于传播动力学的复杂网络社团检测方法研究

中文摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-20页
第二章 理论基础与相关工作第20-54页
    2.1 网络基本概念第20-23页
    2.2 社团定义第23-26页
        2.2.1 自治定义第23-24页
        2.2.2 对比定义第24-26页
    2.3 社团检测方法概述第26-47页
        2.3.1 层次聚类第26-29页
        2.3.2 模块度优化第29-32页
        2.3.3 谱聚类第32-34页
        2.3.4 非负矩阵分解第34-35页
        2.3.5 统计推断第35-37页
        2.3.6 动力学方法第37-41页
        2.3.7 其它方法第41页
        2.3.8 局域社团检测第41-42页
        2.3.9 重叠社团检测第42-46页
        2.3.10 动态社团检测第46-47页
    2.4 社团检测评价第47-54页
        2.4.1 基准网络第47-49页
        2.4.2 划分比较第49-51页
        2.4.3 社团优度第51-54页
第三章 基于随机游走路径压缩的社团检测算法第54-72页
    3.1 相关工作第54-55页
    3.2 算法介绍第55-58页
    3.3 结果分析第58-71页
        3.3.1 社团结构评价指标第58-59页
        3.3.2 合成网络测试结果第59-65页
        3.3.3 真实网络测试结果第65-69页
        3.3.4 时间复杂度分析第69-71页
    3.4 本章小结第71-72页
第四章 基于多级标签传播的多分辨率社团检测算法第72-90页
    4.1 引言第72-73页
    4.2 方法第73-76页
        4.2.1 结构相似度第73-74页
        4.2.2 推广的社团定义第74页
        4.2.3 算法描述第74-75页
        4.2.4 时间复杂度分析第75-76页
    4.3 结果第76-87页
        4.3.1 合成网络第76-79页
        4.3.2 真实网络第79-85页
        4.3.3 分辨率参数分析第85-86页
        4.3.4 时间复杂度第86-87页
    4.4 小结与讨论第87-90页
第五章 基于局域标签传播的自适应动态社团检测算法第90-106页
    5.1 引言第90-91页
    5.2 算法介绍第91-96页
        5.2.1 局域标签传播第91-92页
        5.2.2 网络拓扑结构改变对其社团结构的影响第92-95页
        5.2.3 自适应标签传播算法第95页
        5.2.4 时间复杂度分析第95-96页
    5.3 测试结果与分析第96-105页
        5.3.1 合成网络第96-102页
        5.3.2 真实网络第102-105页
    5.4 小结与讨论第105-106页
第六章 工作总结与展望第106-110页
    6.1 工作总结第106-107页
    6.2 工作展望第107-110页
附录A 节点移动到另一个社团时平均描述长度的变化第110-112页
附录B 大肠杆菌转录调控网络中22个模块操纵子的详细列表第112-114页
附录C 真实网络上不同算法性能的详细结果第114-116页
参考文献第116-144页
在校期间发表的论文、科研成果等第144-146页
致谢第146页

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