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复杂网络中关键节点组的挖掘与应用
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复杂网络中关键节点组的挖掘与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 绪论第11-21页
　　1.1 论文研究背景及意义第11-12页
　　1.2 国内外研究现状第12-18页
　　　　1.2.1 节点相似性研究第12-13页
　　　　1.2.2 节点重要性排序算法第13-14页
　　　　1.2.3 关键节点组的挖掘算法第14-17页
　　　　1.2.4 存在的问题第17-18页
　　1.3 论文创新点第18-19页
　　1.4 论文的主要研究内容第19页
　　1.5 论文的组织结构第19-21页
第二章 相关理论和算法第21-36页
　　2.1 复杂网络基本概念第21-23页
　　　　2.1.1 度与度分布第21-22页
　　　　2.1.2 聚类系数第22页
　　　　2.1.3 介数第22-23页
　　　　2.1.4 平均距离和直径第23页
　　　　2.1.5 富人俱乐部特性第23页
　　2.2 复杂网络模型第23-26页
　　　　2.2.1 规则网络第24页
　　　　2.2.2 随机网络第24-25页
　　　　2.2.3 小世界网络第25-26页
　　　　2.2.4 无标度网络第26页
　　2.3 信息传播模型第26-30页
　　　　2.3.1 影响力扩散模型第27-28页
　　　　2.3.2 传染病模型第28-29页
　　　　2.3.3 逾渗模型第29-30页
　　2.4 关键节点挖掘的相关算法第30-34页
　　　　2.4.1 coloring算法第30-31页
　　　　2.4.2 VoteRank算法第31-32页
　　　　2.4.3 HC算法第32-34页
　　2.5 评价指标第34-35页
　　　　2.5.1 相对比例指标Δ第34页
　　　　2.5.2 不精确性第34-35页
　　　　2.5.3 肯德尔等级相关系数第35页
　　2.6 本章小结第35-36页
第三章 复杂网络中关键节点组挖掘的算法第36-47页
　　3.1 相关研究工作第36-37页
　　3.2 基于改进核数熵的节点重要性排序第37-39页
　　3.3 节点相似性的改进第39-40页
　　3.4 基于相似性的节点选取算法第40-44页
　　　　3.4.1 基于中心节点的社团划分算法第40-42页
　　　　3.4.2 基于FCTC的节点选取算法第42-44页
　　3.5 关键节点组挖掘的混合启发式算法第44-46页
　　　　3.5.1 算法描述第44-46页
　　　　3.5.2 算法复杂度分析第46页
　　3.6 本章小结第46-47页
第四章 实验结果分析第47-72页
　　4.1 实验环境与实验数据第47-49页
　　　　4.1.1 实验环境说明第47页
　　　　4.1.2 实验数据第47-48页
　　　　4.1.3 实验数据分析第48-49页
　　4.2 模型权重参数的影响分析第49-58页
　　　　4.2.1 权重参数对比分析第49-51页
　　　　4.2.2 节点重要性与相似度距离分析第51-53页
　　　　4.2.3 较优权重选取原则第53页
　　　　4.2.4 方法对比结果第53-58页
　　4.3 节点重要性排序策略的影响分析第58-66页
　　　　4.3.1 基于近邻的节点排序第59-61页
　　　　4.3.2 基于路径的节点排序第61-62页
　　　　4.3.3 基于关键节点组的排序第62-64页
　　　　4.3.4 基于节点传播能力的排序第64-66页
　　4.4 相似度模型的影响分析第66-70页
　　　　4.4.1 相似度计算参数分析第66-68页
　　　　4.4.2 不同路径长度的参数分析第68-70页
　　4.5 本章小结第70-72页
第五章 HHA算法的应用第72-78页
　　5.1 算法的工程化思路分析第72-73页
　　　　5.1.1 算法复杂度对比第72页
　　　　5.1.2 参数数量对比第72-73页
　　　　5.1.3 适用范围对比第73页
　　5.2 HHA算法的简化第73-75页
　　5.3 HHA算法在通信网络上的应用第75-77页
　　　　5.3.1 引言第75-76页
　　　　5.3.2 数据说明第76页
　　　　5.3.3 应用设计与结果第76-77页
　　5.4 本章小结第77-78页
第六章 全文工作总结与展望第78-80页
　　6.1 全文工作总结第78页
　　6.2 展望第78-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-85页
攻读硕士学位期间取得的成果第85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。
 
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