基于社会网络的链接预测和社区挖掘的研究

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基于社会网络的链接预测和社区挖掘的研究

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基于社会网络的链接预测和社区挖掘的研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-16页
· 研究背景和目的	第8页
· 研究现状	第8-15页
· 社会网络的链接预测	第9-11页
· 社会网络的社区挖掘	第11-15页
· 本文的主要工作	第15页
· 本文的组织	第15-16页
第二章链接预测和社团划分的常用方法	第16-24页
· 社会网络分析	第16页
· 链接预测	第16-20页
· 基于邻居节点的方法	第17-18页
· 基于路径距离的方法	第18-19页
· 高阶方法	第19-20页
· 社区挖掘	第20-23页
· 网络的基本性质	第20-21页
· 社团划分质量	第21-22页
· 社团划分的常用策略	第22-23页
· 本章小结	第23-24页
第三章基于信任关系的链接预测	第24-36页
· 引言	第24-25页
· 问题定义	第25页
· 问题解决	第25-30页
· 基本想法	第25-26页
· 信任网络的聚类	第26-27页
· 可信度计算	第27-28页
· 评分相似度计算	第28页
· 邻居用户权重计算	第28-29页
· 产生预测	第29页
· TbCF算法框架	第29-30页
· 实验	第30-35页
· 数据集	第30-31页
· 评价标准	第31-32页
· 实验结果及分析	第32-35页
· 小结	第35-36页
第四章分层标签传播的社团发现算法	第36-56页
· 引言	第36-38页
· 问题定义	第38-40页
· 网络图模型	第39页
· 节点影响力的量化	第39-40页
· 标签传播度	第40页
· 问题解决	第40-50页
· 基本思路	第40-41页
· 标签传播	第41-46页
· 不显著标记的约减	第46-47页
· 社团的调整	第47-49页
· 中止条件	第49-50页
· 实验	第50-55页
· 数据集和评价方法	第50页
· 标签更新策略的选择	第50页
· 参数分析	第50-51页
· 实验结果及分析	第51-55页
· 小结	第55-56页
总结与展望	第56-58页
参考文献	第58-62页
致谢	第62-63页
个人简历、在读期间的研究成果及发表的学术论文	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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