基于标签影响值的重叠社区发现算法研究

社区发现论文 重叠社区发现论文
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摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-14页
    1.3 社区发现的应用第14-15页
    1.4 论文主要研究内容和组织结构第15-17页
第2章 相关理论与研究方法第17-36页
    2.1 复杂网络第17-22页
        2.1.1 复杂网络的特点第17-20页
        2.1.2 结构平衡第20-21页
        2.1.3 度和度分布第21-22页
        2.1.4 影响最大化第22页
    2.2 非重叠社区发现算法第22-26页
        2.2.1 基于模块度优化的社区发现算法第22-24页
        2.2.2 基于标签传播的社区发现算法第24-26页
    2.3 重叠社区发现算法第26-30页
        2.3.1 基于团渗透理论的重叠社区发现算法第26-28页
        2.3.2 基于标签传播的重叠社区发现算法第28-30页
    2.4 社区质量评价指标第30-35页
        2.4.1 社团检测第30-32页
        2.4.2 模块度第32-34页
        2.4.3 重叠模块度第34页
        2.4.4 NMI第34-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第3章 基于标签影响值的重叠社区发现算法研究第36-42页
    3.1 标签初始化阶段的方法第36-39页
        3.1.1 初始社区划分方法第36-37页
        3.1.2 非重叠最小极大团提取算法第37-38页
        3.1.3 三角形标签初始化方法第38-39页
    3.2 标签选择阶段改进第39-40页
    3.3 基于标签影响值的重叠社区发现算法第40-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第4章 实验及结果分析第42-50页
    4.1 实验环境第42页
    4.2 实验数据集第42-44页
    4.3 实验设计第44-45页
    4.4 实验结果及分析第45-49页
    4.5 本章小结第49-50页
结论第50-51页
参考文献第51-55页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第55-56页
致谢第56页
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