基于标签传递算法和中心性特性的社团检测方法
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基于标签传递算法和中心性特性的社团检测方法
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-10页
第一章 绪论
第10-16页
1.1 研究背景及意义
第10-12页
1.1.1 研究背景
第10-11页
1.1.2 研究意义
第11-12页
1.2 国内外研究现状
第12-13页
1.3 本文的主要工作
第13-14页
1.4 本文的组织结构
第14-16页
第二章 社团检测相关理论及方法
第16-23页
2.1 复杂网络相关概念及表示
第16页
2.2 复杂网络的特性
第16-17页
2.2.1 小世界特性
第16页
2.2.2 无标度特性
第16-17页
2.2.3 中心性特性
第17页
2.2.4 社团结构
第17页
2.3 社团检测算法介绍
第17-20页
2.3.1 图论方法
第17-18页
2.3.2 层次方法
第18-19页
2.3.3 模块度优化方法
第19页
2.3.4 基于标签传播的方法
第19-20页
2.4 实验使用的网络数据集
第20页
2.5 社团检测常用度量指标
第20-23页
2.5.1 精度
第20-21页
2.5.2 模块度
第21页
2.5.3 标准化的互信息量
第21-23页
第三章 基于LPA和频繁项集的社团检测方法
第23-34页
3.1 引言
第23页
3.2 LPAFI算法
第23-25页
3.2.1 LPAFI算法总体框架
第23-24页
3.2.2 构造事务数据库
第24-25页
3.2.3 发现核心社团
第25页
3.2.4 社团合并
第25页
3.3 LPAFI算法时间复杂度分析
第25-26页
3.4 实验结果及分析
第26-33页
3.4.1 空手道俱乐部网络
第27-28页
3.4.2 海豚社交网络
第28-29页
3.4.3 Risk游戏地图网络
第29-30页
3.4.4 科学家合作网络
第30-31页
3.4.5 足球联赛赛程表网络
第31-33页
3.5 小结
第33-34页
第四章 基于中心性特性的社团检测方法
第34-49页
4.1 引言
第34-35页
4.2 中心性定义及策略
第35页
4.2.1 顶点局部中心性
第35页
4.2.2 中心性增益策略
第35页
4.2.3 中心性扰动策略
第35页
4.3 CG和CD算法
第35-40页
4.3.1 CG和CD算法总体框架
第35-36页
4.3.2 网络划分
第36-40页
4.3.3 小社团优化
第40页
4.3.4 社团合并
第40页
4.4 CG和CD算法时间复杂度分析
第40-41页
4.4.1 CG算法和CD算法时间复杂度对比
第41页
4.5 实验结果及分析
第41-48页
4.5.1 空手道俱乐部网络
第42-43页
4.5.2 海豚社交网络
第43-44页
4.5.3 Risk游戏地图网络
第44-45页
4.5.4 科学家合作网络
第45-46页
4.5.5 足球联赛赛程表网络
第46-48页
4.6 小结
第48-49页
第五章 总结与展望
第49-51页
5.1 本文工作总结
第49页
5.2 展望及下一步工作
第49-51页
参考文献
第51-55页
在学期间的研究成果
第55-56页
致谢
第56页
本篇论文共
56
页,
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。
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