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基于社区发现的社交网络结构洞并行迭代挖掘算法

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 引言第11-17页
    1.1 研究背景第11-13页
        1.1.1 社区研究第11-12页
        1.1.2 结构洞研究第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
        1.2.1 社区发现第13-14页
        1.2.2 结构洞挖掘第14页
    1.3 本文主要工作第14-15页
    1.4 本文组织结构第15-17页
第2章 社交网络挖掘的相关工作第17-29页
    2.1 大图迭代计算的分布式框架第17-21页
        2.1.1 分布式并行计算框架Hadoop第17-19页
        2.1.2 BSP并行模型第19-20页
        2.1.3 基于BSP模型的分布式计算平台第20-21页
    2.2 社交网络上的社区发现第21-25页
        2.2.1 社区概念及问题描述第21页
        2.2.2 社区发现算法介绍第21-25页
    2.3 社交网络上的结构洞挖掘第25-28页
        2.3.1 结构洞概念及问题描述第25-26页
        2.3.2 结构洞挖掘算法介绍第26-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 BC-BSP系统及跨步迭代机制第29-41页
    3.1 系统体系结构第29-30页
    3.2 系统处理流程第30-32页
    3.3 跨步迭代机制第32-37页
        3.3.1 消息同步迭代处理第32-35页
        3.3.2 消息异步迭代处理第35-36页
        3.3.3 消息跨步迭代处理第36-37页
    3.4 跨步迭代机制在BC-BSP系统中的实现第37-39页
    3.5 本章小结第39-41页
第4章 重叠社区并行发现算法PCOPRA第41-53页
    4.1 算法概述第41页
    4.2 标签传播机制第41-46页
        4.2.1 多社区标签定义第41-42页
        4.2.2 标签的传播和计算第42-43页
        4.2.3 标签筛选第43-44页
        4.2.4 算法收敛条件第44-46页
    4.3 算法优化第46-51页
        4.3.1 半异步迭代第46-48页
        4.3.2 V值动态调整第48-49页
        4.3.3 基于BSP的COPRA算法并行化第49-51页
    4.4 PCOPRA算法复杂度分析第51页
    4.5 本章小结第51-53页
第5章 结构洞并行挖掘算法PHIS第53-63页
    5.1 结构洞与信息传播第53-55页
    5.2 结构洞挖掘模型HIS第55-56页
        5.2.1 思想概要第55页
        5.2.2 结构洞模型第55-56页
    5.3 并行挖掘算法PHIS第56-60页
        5.3.1 算法定义第56-58页
        5.3.2 基于BSP模型的并行算法PHIS第58-60页
        5.3.3 PHIS算法优化第60页
    5.4 PHIS算法复杂度分析第60-61页
    5.5 本章小结第61-63页
第6章 实验分析与性能测试第63-73页
    6.1 实验环境第63页
    6.2 实验数据第63-65页
        6.2.1 人工合成网络第63-64页
        6.2.2 真实社交网络第64-65页
    6.3 社区发现算法PCOPRA的实验第65-70页
        6.3.1 算法挖掘质量测试第65-67页
        6.3.2 算法扩展性测试第67-68页
        6.3.3 算法稳定性测试第68-69页
        6.3.4 V值动态调整测试第69-70页
        6.3.5 半异步迭代测试第70页
    6.4 结构洞挖掘算法PHIS的实验第70-72页
        6.4.1 PageRank的性能测试第70-71页
        6.4.2 算法挖掘质量测试第71-72页
        6.4.3 算法优化测试第72页
    6.5 本章小结第72-73页
第7章 总结与展望第73-75页
    7.1 本文的主要工作第73页
    7.2 未来工作第73-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-81页
攻读硕士学位期间的论文项目情况第81页

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