电子邮件通信网络实体勾画算法研究与实现



电子邮件通信网络实体勾画算法研究与实现

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电子邮件通信网络实体勾画算法研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-20页
1.1 研究工作的背景与意义	第11-12页
1.2 研究现状	第12-17页
1.2.1 社会网络社团发现技术	第13-15页
1.2.2 社会网络关键节点发现技术	第15-16页
1.2.3 社会网络节点关系预测技术	第16页
1.2.4 文本主题分析技术	第16-17页
1.3 本文的工作与创新	第17-19页
1.3.1 本文的研究内容	第17-18页
1.3.2 本文的主要创新	第18-19页
1.4 本论文的结构安排	第19-20页
第二章邮件网络社团划分和节点重要性分析算法	第20-38页
2.1 发现实体所在的社团算法	第20-22页
2.1.1 模块性的解释	第20页
2.1.2 GN算法	第20-21页
2.1.3 CNM算法	第21-22页
2.2 根据实体间的连接分析实体重要性算法	第22-29页
2.2.1 度中心性方法	第22-23页
2.2.2 紧密度中心性方法	第23-24页
2.2.3 介数中心性	第24-27页
2.2.4 特征向量中心性方法	第27-28页
2.2.5 PageRank方法	第28-29页
2.3 实验分析	第29-36页
2.3.1 数据集	第29页
2.3.2 实验环境	第29-30页
2.3.3 社团发现分析	第30-31页
2.3.4 实体重要性分析	第31-36页
2.5 本章小结	第36-38页
第三章邮件网络通信实体间的潜在关系发现与预测算法	第38-53页
3.1 相关工作	第38-39页
3.2 电子邮件网络的节点通信关系预测算法	第39-44页
3.2.1 算法设计思想	第39-41页
3.2.2 选择用于集成学习的弱分类器	第41-42页
3.2.3 改进算法的流程概述	第42-44页
3.3 实验分析	第44-52页
3.3.1 数据集选取	第44-45页
3.3.2 实验设计与问题评价方法	第45-46页
3.3.3 预测结果	第46-52页
3.3.5 效率分析	第52页
3.4 本章小结	第52-53页
第四章邮件网络通信实体的主题建模算法	第53-68页
4.1 相关工作	第53-58页
4.1.1 符号解释	第53-54页
4.1.2 隐含狄利克雷分布	第54-58页
4.1.3 作者模型	第58页
4.2 作者主题模型	第58-62页
4.3 实验分析	第62-67页
4.3.1 数据集	第62页
4.3.2 实验步骤	第62页
4.3.3 结果分析	第62-67页
4.4 本章小结	第67-68页
第五章总结与展望	第68-70页
5.1 本文工作总结	第68-69页
5.2 未来展望	第69-70页
致谢	第70-71页
参考文献	第71-75页
攻读硕士学位期间取得的成果	第75-76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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