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基于核心图的标签传播社团划分算法

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基于核心图的标签传播社团划分算法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第7-17页
  · 复杂网络社团划分的背景第7-10页
  · 复杂网络社团研究现状第10-15页
  · 本文的研究内容与文章结构第15页
  · 本文的组织结构第15-17页
第二章 背景知识综述第17-30页
  · 图与网络第17-20页
    · 哥尼斯堡七桥问题第17页
    · 规则网络第17-18页
    · 随机图第18页
    · 小世界网络模型第18-19页
    · 无标度网络模型第19-20页
  · 复杂网络的基本概念第20-22页
    · 度分布第21页
    · 平均路径长度第21页
    · 聚类系数第21-22页
    · 簇结构定义第22页
  · 基于局部信息的LPA算法的描述第22-27页
    · LPA算法的基本思想第23-26页
    · LPA算法已有的改进第26-27页
  · 重叠的LPA算法研究第27-29页
  · 本章小结第29-30页
第三章 标签传播算法的改进第30-42页
  · 基于局部信息的LPA算法的改进第30-35页
    · K阶共同节点的相似度第30-32页
    · 初始核心社团的选取第32-33页
    · 基于核心图的标签传播算法第33-35页
  · 实验与仿真结果第35-41页
    · Zachary空手道俱乐部网络第35-36页
    · 海豚社会关系的网络第36-38页
    · 美国大学足球队比赛网络分析第38-41页
  · 本章小结第41-42页
第四章 基于二分图的标签传播划分算法第42-57页
  · 基于二分图模型的复杂网络第42-45页
    · 度和度分布第43-44页
    · 聚集系数第44-45页
    · 最短路径长度第45页
    · 介数第45页
  · 社团结构及聚类算法第45-49页
    · 基于边聚集系数的聚类算法第46页
    · Ka,b—团(Ka,b-Biclique)划分方法第46-47页
    · 优化模块化函数算法第47-49页
  · 基于局部信息的LPA算法在二分图中的改进第49-52页
    · 二分图的投影第49-50页
    · 带权值的初始核心社团的选取第50-51页
    · 算法的具体过程第51-52页
  · 实验结果及分析第52-56页
    · Southern Women Data实验分析第52-54页
    · 随机图实验第54-56页
  · 本章小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-59页
  · 全文工作总结第57-58页
  · 对未来研究的展望第58-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页
作者简介第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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