大规模复杂网络社区发现与社区进化分析技术研究

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大规模复杂网络社区发现与社区进化分析技术研究

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大规模复杂网络社区发现与社区进化分析技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-19页
1.1 研究背景与意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-16页
1.2.1 复杂网络研究现状	第12-13页
1.2.2 社区发现研究现状	第13-15页
1.2.3 社区进化研究现状	第15-16页
1.3 本文主要贡献与章节安排	第16-19页
1.3.1 本文主要贡献	第16-17页
1.3.2 章节安排	第17-19页
第2章相关工作	第19-29页
2.1 相关概念	第19-23页
2.2 社区发现算法概述	第23-25页
2.2.1 基于模块度的社区发现算法	第23页
2.2.2 基于标签传播的社区发现算法	第23-24页
2.2.3 基于子图的社区发现算法	第24页
2.2.4 基于信息论的社区发现算法	第24-25页
2.3 社区进化算法	第25-27页
2.3.1 静态时间片社区进化分析	第25-26页
2.3.2 动态增量社区进化分析	第26-27页
2.4 本章小结	第27-29页
第3章基于多社区合并的快速并行社区发现算法	第29-36页
3.1 多社区选择模型	第29-30页
3.2 模块度增量更新算法	第30-33页
3.3 算法实现	第33-35页
3.3.1 多社区选择	第33-34页
3.3.2 模块度增量更新	第34页
3.3.3 社区可视化	第34-35页
3.4 本章小结	第35-36页
第4章基于弱事件的社区进化分析	第36-42页
4.1 事件定义	第36-38页
4.1.1 强事件定义	第36-37页
4.1.2 弱事件定义	第37-38页
4.2 算法实现	第38-41页
4.2.1 链式存储结构	第38-39页
4.2.2 数据初始化	第39页
4.2.3 保持消失及其伴随事件挖掘	第39-40页
4.2.4 扩张和收缩事件挖掘	第40页
4.2.5 分裂及其伴随事件挖掘	第40-41页
4.3 本章小结	第41-42页
第5章实验与分析	第42-55页
5.1 社区发现实验	第42-49页
5.1.1 实验配置	第42-44页
5.1.2 社区发现准确性分析	第44-45页
5.1.3 社区识别质量分析	第45-48页
5.1.4 算法效率分析	第48-49页
5.2 社区进化实验	第49-54页
5.2.1 实验配置	第49-50页
5.2.2 事件发现数量分析	第50-51页
5.2.3 事件发现质量分析	第51-53页
5.2.4 事件挖掘效率对比	第53-54页
5.3 本章小结	第54-55页
结论与展望	第55-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-63页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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