基于F模式识别的复杂网络社区发现及可视化



基于F模式识别的复杂网络社区发现及可视化

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基于F模式识别的复杂网络社区发现及可视化

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-17页
· 课题背景及意义	第11-12页
· 国内外研究现状	第12-14页
· 主要研究内容	第14页
· 论文结构	第14-17页
第2章相关研究的理论基础	第17-31页
· 复杂网络理论基础	第17-23页
· 网络科学的发展	第17-18页
· 网络的数学基础	第18-19页
· 常见的网络测度与参数	第19-23页
· 复杂网络的研究前景	第23页
· 网络可视化基本原理	第23-26页
· 可视化技术分类	第24-25页
· 可视化在复杂网络背景下的应用	第25页
· 网络可视化常用工具	第25-26页
· 模糊数学相关概念	第26-30页
· F集的基本概念	第26-27页
· F模式识别原则	第27-29页
· 确定隶属函数的方法	第29-30页
· 本章小结	第30-31页
第3章网络中的社区发现	第31-39页
· 传统的划分方法	第31-34页
· 图分割理论	第31-32页
· Kernighan-Lin划分算法	第32-33页
· 谱划分算法	第33-34页
· 分割聚类法	第34页
· 网络中的社团发现方法	第34-38页
· 社团发现常用测度分析	第34-35页
· 贪心算法	第35-36页
· 层次聚类算法	第36-38页
· 本章小结	第38-39页
第4章基于F模式识别复杂网络社区发现算法	第39-57页
· 节点测度重要性模糊化处理	第39-41页
· 基于度中心性的社区划分算法	第41-47页
· 以度为参数的核心节点选取	第41-42页
· 度核心节点影响力传播函数	第42-43页
· 基于度中心性的隶属函数	第43-44页
· 实验结果	第44-47页
· 基于接近度中心性的社区划分算法	第47-53页
· 接近度中心性确立核心节点	第48页
· 基于测地距离的节点隶属函数	第48-50页
· 实验结果	第50-53页
· 综合节点特征参数社区划分算法	第53-56页
· 特征节点的选取	第53-54页
· 海明贴进度划分节点特征	第54-55页
· 实验结果	第55-56页
· 本章小结	第56-57页
第5章网络社区发现的可视化布局算法	第57-75页
· 实验环境介绍	第57-58页
· Ring-Nested Algorithm可视化布局算法	第58-66页
· RNA布局算法的实现	第58-59页
· RNA算法的特点及优势	第59-60页
· 实验过程	第60-63页
· 实验结果	第63-66页
· Traction-Polymerized Algorithm布局算法	第66-73页
· 算法设计及实现	第66-67页
· 实验过程	第67-69页
· 实验结果	第69-73页
· 本章小结	第73-75页
第6章结论与展望	第75-77页
参考文献	第77-81页
致谢	第81页

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