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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
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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，点击这进入下载页面。
 
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