基于边的相似性的复杂网络社团划分算法研究



基于边的相似性的复杂网络社团划分算法研究

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基于边的相似性的复杂网络社团划分算法研究

论文目录
目录	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-8页
第1章绪论	第8-17页
· 研究背景	第8-12页
· 研究现状	第12-13页
· 本文研究内容以及创新点	第13-15页
· 本文组织结构	第15-17页
第2章复杂网络社团划分算法综述	第17-27页
· 相关定义	第17-22页
· 网络的表示方法	第17-18页
· 平均路径长度	第18-19页
· 度与度分布	第19-20页
· 聚集系数	第20页
· 社团的定义	第20-22页
· 社团划分算法	第22-26页
· Kernighan-Lin 算法	第22-23页
· 谱平分法	第23-25页
· 凝聚算法	第25-26页
· 本章小结	第26-27页
第3章一种改进的 SGN 复杂网络社团划分算法	第27-34页
· 引言	第27页
· 相关知识	第27-30页
· 节点相似性	第27-28页
· 模块度	第28页
· GN 算法和 SGN 算法	第28-30页
· 算法实现	第30-31页
· 算法的基本思想	第30页
· 算法时间复杂度	第30-31页
· 算法实例验证	第31-34页
· 实验 1	第31-32页
· 实验 2	第32-34页
第4章基于边的相似性的复杂网络社团划分算法	第34-41页
· 相关知识	第34-36页
· 边的相似性	第34-36页
· 扩展模块度	第36页
· 分割密度	第36页
· 算法描述	第36-38页
· 算法在现实网络中的应用	第38-41页
· 空手道俱乐部网络	第38-39页
· 学生关系网	第39-41页
第5章结语	第41-43页
· 全文总结	第41-42页
· 工作展望	第42-43页
参考文献	第43-46页
致谢	第46-47页
攻读硕士学位期间发表的论文	第47 页

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