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基于中心点扩张的社团检测算法研究
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基于中心点扩张的社团检测算法研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-10页
第一章 绪论
第10-14页
1.1 研究意义及目的
第10-12页
1.2 本文的主要工作
第12页
1.3 本文的组织结构
第12-14页
第二章 社团检测相关概念及理论
第14-26页
2.1 相关概念介绍
第14-15页
2.2 常见的社团检测方法
第15-18页
2.2.1 基于模块度的社团检测方法
第15-16页
2.2.2 基于密度的社团检测方法
第16-17页
2.2.3 基于标签传播的社团检测方法
第17页
2.2.4 基于层次聚类的社团检测方法
第17-18页
2.2.5 其他社团检测方法
第18页
2.3 基于中心点扩张的社团检测方法
第18-20页
2.4 社团检测常用度量指标
第20-22页
2.4.1 归一化互信息量
第20页
2.4.2 模块度
第20-21页
2.4.3 准确率
第21页
2.4.4 Adjusted Rand Index
第21-22页
2.5 实验环境及实验数据
第22-25页
2.5.1 实验环境
第22页
2.5.2 实验数据
第22-25页
2.6 小结
第25-26页
第三章 基于全局密度影响的中心点扩张算法
第26-42页
3.1 DenISeC算法思想及相关概念
第26-27页
3.1.1 算法主要思想
第26页
3.1.2 算法相关概念及定义
第26-27页
3.2 DenISeC算法描述
第27-30页
3.2.1 根据节点影响值确定社团的核心
第27-30页
3.2.2 扩张阶段
第30页
3.3 实验
第30-39页
3.3.1 参数设置
第31-33页
3.3.2 DenISeC算法和对比算法的实验结果
第33-37页
3.3.3 DenISeC算法与对比算法评价指标对比
第37-39页
3.4 DenISeC算法复杂度分析
第39-41页
3.5 本章小结
第41-42页
第四章 基于密度层次的中心点扩张算法
第42-57页
4.1 DenSeC算法思想及相关概念
第42-43页
4.1.1 算法主要思想
第42页
4.1.2 定义
第42-43页
4.2 DenSeC算法详细介绍
第43-47页
4.2.1 寻找核心点
第43-44页
4.2.2 扩张核心社团
第44-45页
4.2.3 处理重叠节点
第45-47页
4.3 实验
第47-55页
4.3.1 参数设置
第48页
4.3.2 DenSeC算法和对比算法实验结果
第48-51页
4.3.3 DenSeC算法与对比算法评价指标对比
第51-55页
4.4 DenSeC算法时间复杂度分析
第55-56页
4.5 本章小结
第56-57页
第五章 总结及工作展望
第57-59页
5.1 总结
第57页
5.2 工作展望
第57-59页
参考文献
第59-62页
在学期间的研究成果
第62-63页
致谢
第63页
本篇论文共
63
页,
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。
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