社会网络分析中图数据挖掘技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 主要图聚类方法 | 第12-14页 |
| 1.4 文章结构 | 第14-15页 |
| 1.4.1 文章章节 | 第14页 |
| 1.4.2 模型框架 | 第14-15页 |
| 2 复杂网络的基本理论 | 第15-19页 |
| 2.1 网络的定义和分类 | 第15页 |
| 2.2 网络的复杂特性 | 第15页 |
| 2.3 网络的统计特征 | 第15-16页 |
| 2.4 网络图的表示方法 | 第16-18页 |
| 2.5 网络模体的概念 | 第18-19页 |
| 3 基于环型网络模体应用马尔科夫聚类的图挖掘模型 | 第19-35页 |
| 3.1 构造随机图 | 第19-20页 |
| 3.2 图挖掘过程 | 第20-23页 |
| 3.2.1 定理推理 | 第20-21页 |
| 3.2.2 子图挖掘过程 | 第21-23页 |
| 3.3 环型网络模体判别 | 第23-24页 |
| 3.4 绝对贡献量化以及二值化 | 第24-26页 |
| 3.5 基于环型网络模体图聚类 | 第26-27页 |
| 3.6 算法描述 | 第27-29页 |
| 3.6.1 算法 | 第27-28页 |
| 3.6.2 复杂性分析 | 第28-29页 |
| 3.7 实验与结果分析 | 第29-34页 |
| 3.7.1 实验环境和数据 | 第29-30页 |
| 3.7.2 环型网络模体选择 | 第30-31页 |
| 3.7.3 算法运行时间分析 | 第31-32页 |
| 3.7.4 算法运行精度分析 | 第32-34页 |
| 3.8 本章小结 | 第34-35页 |
| 结论 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-40页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41页 |
