一种机会网络动态社区检测及演化方法研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 社区发现面临的挑战性问题 | 第12-13页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第14页 |
| 1.6 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 相关研究 | 第15-27页 |
| 2.1 机会网络概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 机会网络结构 | 第15页 |
| 2.1.2 机会网络特点 | 第15-16页 |
| 2.1.3 机会网络的典型应用 | 第16-17页 |
| 2.2 相关概念介绍 | 第17-21页 |
| 2.2.1 社区的定义 | 第17-20页 |
| 2.2.2 动态社区的定义 | 第20-21页 |
| 2.2.3 节点社区归属性 | 第21页 |
| 2.3 动态社区检测算法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 DDCON算法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 MCPD算法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 NEIWalk算法 | 第24-25页 |
| 2.3.4 DI算法 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于亲密度的社区检测算法 | 第27-32页 |
| 3.1 亲密度介绍 | 第27页 |
| 3.1.1 节点亲密度 | 第27页 |
| 3.1.2 节点与社区之间的亲密度 | 第27页 |
| 3.2 算法总体思路 | 第27-28页 |
| 3.3 算法涉及的几个定义 | 第28-29页 |
| 3.4 基于亲密度的社区检测算法 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 新节点归属性判断 | 第32-37页 |
| 4.1 判别模型 | 第32-34页 |
| 4.1.1 社区划分模型的建立 | 第32-34页 |
| 4.2 算法描述 | 第34-35页 |
| 4.3 节点归属性判断 | 第35-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 仿真实验与结果分析 | 第37-47页 |
| 5.1 仿真实验环境 | 第37-40页 |
| 5.2 基于亲密度的社区检测算法仿真评估 | 第40-43页 |
| 5.2.1 实验参数设置 | 第40页 |
| 5.2.2 仿真结果与分析 | 第40-43页 |
| 5.3 新节点归属性判断仿真分析 | 第43-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第47页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 在校期间发表论文情况 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
