基于对称子图和概率分层的网络模体发现算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 精确网络模体发现算法概述 | 第19-29页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 模体的相关定义 | 第19-20页 |
| 2.3 精确网络模体相关算法 | 第20-27页 |
| 2.3.1 随机网络生成 | 第20-21页 |
| 2.3.2 子图搜索算法 | 第21-25页 |
| 2.3.4 子图同构算法 | 第25-26页 |
| 2.3.5 模体判定方法 | 第26-27页 |
| 2.4 小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于对称子图的网络模体发现算法 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 方法 | 第29-38页 |
| 3.2.1 压缩图生成算法 | 第29-32页 |
| 3.2.2 基于BSS的子图搜索算法 | 第32-37页 |
| 3.2.3 基于对称图模体发现算法MDBS | 第37-38页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第38-42页 |
| 3.4 小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于节点概率分层的模体发现算法 | 第43-57页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 概率分层抽样模体发现算法 | 第43-50页 |
| 4.2.1 子图搜索与节点关系 | 第43-46页 |
| 4.2.2 基于SoECC和SoNDS分层模型 | 第46-48页 |
| 4.2.3 概率分配和LaRand_ESU算法 | 第48-50页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第50-56页 |
| 4.3.1 实验数据及运行环境 | 第50页 |
| 4.3.2 抽样算法比较 | 第50-56页 |
| 4.4 小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
