社交网络中社区发现算法研究—硕士毕业论文下载



社交网络中社区发现算法研究

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社交网络中社区发现算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
符号对照表	第10-12页
缩略语对照表	第12-16页
第一章绪论	第16-22页
1.1 研究背景与意义	第16-17页
1.2 国内外研究现状	第17-19页
1.3 本文主要研究内容	第19-20页
1.4 论文组织结构	第20-22页
第二章社区发现相关理论基础	第22-32页
2.1 引言	第22页
2.2 社交网络的表示与特性	第22-24页
2.2.1 社交网络的表示	第22-23页
2.2.2 社交网络的特性	第23-24页
2.3 社区发现算法研究	第24-30页
2.3.1 非重叠社区发现算法	第24-27页
2.3.2 重叠社区发现算法	第27-30页
2.4 实验数据集	第30-31页
2.4.1 真实网络	第30-31页
2.4.2 人工网络	第31页
2.5 本章小结	第31-32页
第三章基于信号传递的社区发现	第32-42页
3.1 引言	第32页
3.2 基于信号传递的社区发现算法	第32-38页
3.2.1 信号传递	第32-33页
3.2.2 特征提取	第33-37页
3.2.3 算法实现详述	第37-38页
3.3 实验结果与分析	第38-41页
3.3.1 评价指标	第38页
3.3.2 人工网络实验	第38-39页
3.3.3 真实网络实验	第39-40页
3.3.4 参数分析	第40-41页
3.4 本章小结	第41-42页
第四章基于主动学习的半监督社区发现	第42-56页
4.1 引言	第42页
4.2 相关工作	第42-44页
4.2.1 模块密度	第42-43页
4.2.2 极值优化模块密度算法	第43-44页
4.3 基于极值优化的半监督社区发现算法	第44-46页
4.3.1 先验信息的形式	第44-45页
4.3.2 结合先验信息到极值优化过程	第45-46页
4.3.3 算法实现详述	第46页
4.4 基于主动学习的先验信息获取算法	第46-50页
4.4.1 算法思想	第47页
4.4.2 算法实现详述	第47-50页
4.5 实验结果与分析	第50-55页
4.5.1 半监督社区发现算法实验	第50-54页
4.5.2 主动学习算法实验	第54-55页
4.6 本章小结	第55-56页
第五章基于模糊聚类的重叠社区发现	第56-70页
5.1 引言	第56页
5.2 模糊聚类分析	第56-57页
5.3 基于模糊聚类的重叠社区发现算法	第57-63页
5.3.1 网络数据预处理	第57-59页
5.3.2 初始聚类中心选取	第59-61页
5.3.3 算法实现详述	第61-63页
5.4 实验结果与分析	第63-68页
5.4.1 评价指标	第63页
5.4.2 人工网络实验	第63-67页
5.4.3 真实网络实验	第67-68页
5.5 本章小结	第68-70页
第六章总结与展望	第70-72页
6.1 本文工作总结	第70-71页
6.2 未来工作展望	第71-72页
参考文献	第72-76页
致谢	第76-78页
作者简介	第78-79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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