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复杂网络拓扑结构的分析方法研究

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复杂网络拓扑结构的分析方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-17页
  1.1 复杂网络的研究背景第11页
  1.2 国内外研究现状第11-15页
  1.3 本文的研究内容第15-16页
  1.4 本文结构第16-17页
第2章 网络及社区发现算法研究第17-30页
  2.1 网络的统计特性第17页
  2.2 经典网络模型第17-21页
    2.2.1 ER随机图第17-18页
    2.2.2 小世界网络模型(WS模型)第18-19页
    2.2.3 无标度网络模型(BA模型)第19页
    2.2.4 网络模型之间的比较第19-21页
  2.3 社区发现算法研究综述第21-29页
    2.3.1 Kernighan-Lin算法第21-22页
    2.3.2 基于Laplace矩阵的传统谱平分法第22-23页
    2.3.3 其它谱平分法第23页
    2.3.4 社会学中的分级聚类法第23-24页
    2.3.5 分裂方法(GN算法)第24-26页
    2.3.6 凝聚方法(NewMan快速算法)第26-29页
  2.4 小结第29-30页
第3章 改进的社区发现算法第30-41页
  3.1 问题分析第30-31页
  3.2 基本策略第31-32页
  3.3 核心模块第32-35页
    3.3.1 染色体编码第32页
    3.3.2 适应值评价函数第32页
    3.3.3 种群变异操作算子第32-33页
    3.3.4 局部爬山算子第33页
    3.3.5 算法终止准则第33-34页
    3.3.6 算法描述第34-35页
  3.4 在较大规模的无标度网络中发现社区第35-37页
  3.5 算法框架第37-38页
  3.6 算法复杂度分析第38-40页
  3.7 小结第40-41页
第4章 基于复杂网络节点评价的仿真实验第41-59页
  4.1 复杂网络中的节点评价第41-49页
    4.1.1 社会学的分析方法第41-43页
    4.1.2 系统科学的分析方法第43-44页
    4.1.3 信息搜索领域的分析方法第44-47页
    4.1.4 基于社区结构的节点评价方法第47-48页
    4.1.5 小结第48-49页
  4.2 仿真实验第49-59页
    4.2.1 人工随机网络第49-50页
    4.2.2 空手道俱乐部成员间的关系网第50-51页
    4.2.3 海豚关系网第51-53页
    4.2.4 电影演员合作网第53-56页
    4.2.5 其它大型网络第56-57页
    4.2.6 小结第57-59页
结论第59-61页
参考文献第61-67页
致谢第67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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