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大规模网络的社团发现与多层次可视化分析
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大规模网络的社团发现与多层次可视化分析
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-16页
第一章 绪论第16-24页
　　· 相关研究内容第16-17页
　　· 研究动机第17-19页
　　· 主要研究工作第19-21页
　　· 论文内容与结构第21-24页
第二章 网络科学综述第24-38页
　　· 研究内容第24-25页
　　· 宏观分析方法第25-27页
　　· 中观分析方法第27-33页
　　　　· 密集子图发现第28页
　　　　· 非重叠社团发现算法第28-29页
　　　　· 重叠社团发现算法第29-31页
　　　　· 社团发现准确度测试第31-32页
　　　　· 基于社团的实证研究第32-33页
　　· 可视化分析第33-36页
　　　　· 大规模网络可视化算法第33-35页
　　　　· 网络可视化工具第35-36页
　　· 小结第36-38页
第三章 基于节点划分的社团发现算法第38-60页
　　· MMO社团发现算法第38-46页
　　　　· 符号与相关定义第38-39页
　　　　· MMO社团发现算法第39-45页
　　　　· 算法复杂度分析第45-46页
　　· 算法对比与实验第46-54页
　　　　· 运行环境第46页
　　　　· 人工标准测试网络第46-48页
　　　　· 小规模的社会网络第48-51页
　　　　· 大规模网络第51-52页
　　　　· 分布环境中的社团发现第52-54页
　　· 大规模网络探索第54-57页
　　　　· 电话网络数据集第55页
　　　　· 大规模网络的中观可视化第55-57页
　　· 小结第57-60页
第四章 基于链接划分的社团发现算法第60-78页
　　· MLP链接划分算法第60-66页
　　　　· 符号与相关定义第60-61页
　　　　· MLP链接社团发现算法描述第61-64页
　　　　· 算法复杂度分析第64-66页
　　· 算法对比与实验第66-75页
　　　　· 度量函数第66-67页
　　　　· 人工标准测试网络第67-69页
　　　　· 具有典型结构的人工网络第69-70页
　　　　· 小规模社会网络第70-72页
　　　　· 大规模实际网络第72-73页
　　　　· 实际应用第73-75页
　　· 进一步讨论第75-76页
　　· 小结第76-78页
第五章 社团大小与质量分布第78-90页
　　· 社团质量函数第78-82页
　　　　· 符号与相关定义第79页
　　　　· 社团大小与质量分布第79-81页
　　　　· 质量函数的解析度极限第81-82页
　　· 社团质量分布与MNCP第82-87页
　　　　· 数据集与社团发现算法第82-83页
　　　　· 社团质量分布函数MNCP第83-86页
　　　　· 强社团节点比例(SCNF)分布第86-87页
　　· 小结第87-90页
第六章 最短路径分布与平均最短路径估计算法第90-104页
　　· 节点间距离分布第90-95页
　　　　· 平均距离函数第90-91页
　　　　· 数据集第91-93页
　　　　· 节点-节点距离分布第93-95页
　　· 随机节点抽样算法第95-102页
　　　　· 随机节点抽样算法(RV)描述第96页
　　　　· 随机节点抽样算法(RV)的均值和方差第96-98页
　　　　· 抽样算法的效果对比第98-100页
　　　　· 模型生成的网络第100-102页
　　· 小结第102-104页
第七章 网络可视化分析框架NeSVA第104-118页
　　· NeSVA的设计与架构第105-113页
　　　　· 数据模型与数据存储第106页
　　　　· 网络模型第106-107页
　　　　· 大规模网络的统计分析第107-108页
　　　　· 社团发现第108-110页
　　　　· 大规模网络可视化第110-113页
　　　　· 用户层相关功能第113页
　　· 网络可视化分析工具第113-116页
　　　　· 预处理与统计分析第114页
　　　　· 社团发现第114-115页
　　　　· 网络可视化第115-116页
　　· 小结第116-118页
第八章 实际网络的实证研究第118-134页
　　· 北邮合作网络分析第118-121页
　　　　· 网络统计特征第118-119页
　　　　· 社团发现第119-121页
　　· 电信呼叫网络的Group CRM第121-128页
　　　　· Group CRM的框架第121-123页
　　　　· 用户群演化第123-128页
　　· VAST2008竞赛第128-131页
　　　　· 数据集第128-129页
　　　　· 带时序的链接关系第129-130页
　　　　· 结构等效的节点第130-131页
　　· 生命科学研究领域分析第131-133页
　　　　· 数据集与同被引关系网络第131-132页
　　　　· 研究领域发现第132-133页
　　· 小结第133-134页
第九章 结束语第134-138页
　　· 论文总结第134-135页
　　· 未来的机遇与挑战第135-136页
　　· 下一步工作第136-138页
参考文献第138-152页
致谢第152-154页
攻读博士学位期间发表论文第154-155页

本篇论文共155页，点击这进入下载页面。
 
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