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基于局部優化的社區結構發現算法研究

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基于局部優化的社區結構發現算法研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
ABSTRACT第5-14頁
第一章 緒論第14-31頁
  1.1 研究背景與意義第14-16頁
  1.2 國內外研究現狀第16-28頁
  1.3 研究目標和研究內容第28-29頁
  1.4 論文的組織結構第29-31頁
第二章 復雜網絡社區結構發現相關理論基礎第31-51頁
  2.1 引言第31頁
  2.2 復雜網絡基礎理論第31-37頁
    2.2.1 復雜網絡表示第31-34頁
    2.2.2 復雜網絡特征第34-37頁
  2.3 社區結構基礎理論第37-50頁
    2.3.1 社區結構定義第37-40頁
    2.3.2 社區結構特征第40-41頁
    2.3.3 社區結構發現評價第41-43頁
    2.3.4 實驗數據集第43-50頁
  2.4 本章小結第50-51頁
第三章 基于結構相似性的模糊社區結構發現方法第51-74頁
  3.1 引言第51-53頁
  3.2 模糊聚類第53-56頁
  3.3 基于結構相似性的模糊社區結構發現方法第56-63頁
    3.3.1 結構相似性度量第56-57頁
    3.3.2 模糊模塊度函數第57-59頁
    3.3.3 模糊聚類模型第59-60頁
    3.3.4 算法描述與分析第60-63頁
  3.4 模糊社區劃分與層次聚類第63-64頁
  3.5 最佳聚類數目的確定第64-65頁
  3.6 實驗結果與分析第65-73頁
    3.6.1 人工合成網絡第66-69頁
    3.6.2 真實網絡數據集第69-73頁
  3.7 本章小結第73-74頁
第四章 基于密度聚類的局部社區結構發現方法第74-113頁
  4.1 引言第74-77頁
  4.2 相關理論基礎第77-85頁
    4.2.1 密度聚類第77-78頁
    4.2.2 局部社區結構發現第78-85頁
  4.3 社區結構中心及其度量第85-92頁
  4.4 基于密度聚類的局部社區結構發現方法第92-101頁
    4.4.1 結構中心定位第92-94頁
    4.4.2 局部社區擴展第94-97頁
    4.4.3 節點角色劃分第97-99頁
    4.4.4 算法描述及分析第99-101頁
  4.5 實驗結果與分析第101-111頁
    4.5.1 人工合成網絡第102-106頁
    4.5.2 真實世界網絡第106-111頁
  4.6 本章小結第111-113頁
第五章 基于結構中心的重疊社區結構發現方法第113-133頁
  5.1 引言第113-115頁
  5.2 基于結構中心的重疊社區結構發現方法第115-121頁
    5.2.1 種子節點選擇第116-118頁
    5.2.2 局部社區擴展第118-121頁
    5.2.3 算法時間復雜度第121頁
  5.3 實驗結果與分析第121-132頁
    5.3.1 人工合成網絡第122-127頁
    5.3.2 真實世界網絡第127-132頁
  5.4 本章小結第132-133頁
第六章 總結與展望第133-136頁
  6.1 本文工作總結第133-134頁
  6.2 未來工作展望第134-136頁
參考文獻第136-147頁
附錄1 專業術語中英文對照第147-149頁
附錄2 符號與標記第149-150頁
致謝第150-151頁
攻讀博士學位期間的研究成果第151-153頁

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