基于中心性与路由特征的多粒度社团发现算法



基于中心性与路由特征的多粒度社团发现算法

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基于中心性与路由特征的多粒度社团发现算法

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-20页
1.1 课题研究的背景与意义	第10-12页
1.1.1 课题背景及意义	第10-11页
1.1.2 本文的研究意义	第11-12页
1.2 社团结构研究现状	第12-18页
1.2.1 社团结构	第12-14页
1.2.2 社团发现算法	第14-17页
1.2.3 社团可视化	第17-18页
1.3 本文研究内容	第18页
1.4 本文组织结构	第18-20页
第2章边聚簇社团发现算法模型	第20-26页
2.1 构建树图	第20-21页
2.2 社团划分：树图的分割	第21-24页
2.2.1 分割密度	第22页
2.2.2 使用分割密度分割树图	第22-24页
2.3 边聚簇算法的测试数据集	第24-25页
2.4 本章小结	第25-26页
第3章基于中心性的边聚簇	第26-46页
3.1 复杂网络中心性概述	第26-31页
3.1.1 度中心性指标	第28页
3.1.2 特征向量中心性指标	第28-29页
3.1.3 紧密度中心性指标	第29-30页
3.1.4 介数中心性指标	第30-31页
3.2 基于复杂网络中心性的边聚簇设计与实现	第31-34页
3.3 基于复杂网络中心性的边聚簇	第34-37页
3.3.1 基于度中心性的边聚簇	第34-35页
3.3.2 基于特征向量中心性的边聚簇	第35-36页
3.3.3 基于紧密度中心性的边聚簇	第36-37页
3.3.4 基于介数中心性的边聚簇	第37页
3.4 真实网络数据集上的测试	第37-43页
3.5 本章小结	第43-46页
第4章基于路由特征的边聚簇	第46-56页
4.1 复杂网络与互联网	第46-49页
4.2 基于路由特征的边相似性	第49-50页
4.3 在真实数据集上的测试	第50-54页
4.4 本章小结	第54-56页
第5章社团发现算法评价体系	第56-66页
5.1 传统社团发现算法的评价方法	第56-58页
5.2 重叠社团模块度	第58-60页
5.3 社团划分算法综合评价体系	第60-64页
5.4 本章小结	第64-66页
第6章总结与展望	第66-68页
6.1 本文所做的工作	第66-67页
6.2 不足及展望	第67-68页
参考文献	第68-72页
致谢	第72-74页
攻读硕士学位期间发表的论文	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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