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基于最短路径的随机游走算法研究与应用

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基于最短路径的随机游走算法研究与应用
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-12页
1 绪论第12-20页
  · 背景简介第12-16页
    · 链路挖掘背景分析第12-13页
    · 链路预测第13-14页
    · 基于链接信息的聚类分析第14-16页
  · 相关技术知识背景第16-18页
    · 随机游走第16页
    · 图上的随机游走第16-17页
    · K-means聚类算法第17-18页
    · 复杂网络简介第18页
  · 本文的主要贡献和创新点第18-19页
  · 研究意义第19-20页
2 复杂网络上的随机游走理论第20-30页
  · 图论基础第20-21页
    · 基本概念第20页
    · 最短路径第20-21页
  · 复杂网络第21-24页
    · 复杂网络的度第22-23页
    · 最短路径长度第23-24页
  · 复杂网络上的随机过程第24-29页
    · 基于最短路径的首达概率定理第24-27页
    · 基于复杂网络的随机游走表示第27-28页
    · 随机游走的主要参数第28页
    · 基于随机游走的相似性指标第28-29页
  · 本章小结第29-30页
3 K-means聚类分析第30-41页
  · 聚类简介第30页
  · 基本定义与概念第30页
  · 模式表达,属性选择与抽取第30-31页
  · 相似性度量第31-32页
  · K-means聚类算法第32-40页
    · 算法介绍第32-33页
    · 质心与目标函数第33-34页
    · 欧几里得空间上离散型K-means算法的证明第34-37页
    · 连续型K-means方法第37页
    · 模糊K-means聚类第37-38页
    · 初始质心第38-40页
  · 本章小结第40-41页
4 基于最短路径随机游走的链路预测模型第41-50页
  · 方法描述第41-42页
    · 局部随机游走模型第41-42页
    · 基于最短路径的局部随机游走模型第42页
  · 数据与指标第42-44页
    · 数据分析第42-44页
    · 指标选择第44页
  · 实现结果分析第44-48页
  · 本章结论第48-50页
5 基于随机游走和K-L距离的聚类分析第50-59页
  · 背景介绍第50页
  · 数据分析第50-51页
  · 原始数据相似度第51-52页
  · 平稳Markov链的构建第52-53页
  · 基于KL的聚类分析第53-57页
    · 转换后的数据相似度距离选择第53-55页
    · 聚类算法过程第55-56页
    · 实验结果分析第56-57页
  · 本章小结第57-59页
6 结论第59-61页
  · 工作总结第59-60页
  · 未来工作展望第60-61页
参考文献第61-65页
作者简历第65-67页
学位论文数据集第67 页

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