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,
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。
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