| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文的主要工作和组织结构 | 第13-15页 |
| 2 标签传播相关算法和图计算技术概述 | 第15-25页 |
| 2.1 相关概念和符号说明 | 第15页 |
| 2.2 静态网络中LPA算法及其改进 | 第15-19页 |
| 2.3 动态网络中社区发现算法 | 第19-20页 |
| 2.4 图计算模型和框架 | 第20-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于影响力模型的静态图社区发现算法PR-LPA | 第25-41页 |
| 3.1 相关基本概念 | 第25-29页 |
| 3.2 顶点的权重设置 | 第29页 |
| 3.3 影响力模型 | 第29-33页 |
| 3.4 算法基本思想与伪代码描述 | 第33-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 基于增量分析的动态图社区发现算法D-PR-LPA | 第41-51页 |
| 4.1 基本概念及定义 | 第41-42页 |
| 4.2 算法基本思想 | 第42-44页 |
| 4.3 更新状态子图 | 第44-48页 |
| 4.4 子图的更新 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 实验结果与分析 | 第51-61页 |
| 5.1 实验环境 | 第51-52页 |
| 5.2 静态图社区挖掘实验说明 | 第52-55页 |
| 5.3 动态图实验说明 | 第55-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61页 |
| 6.2 未来展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第69页 |