基于拓扑结构的复杂网络影响力节点挖掘方法研究
复杂网络论文 影响力节点论文 二度中心性算法论文
论文详情
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
1.2.1 复杂网络研究现状 | 第11-12页 |
1.2.2 影响力节点挖掘算法研究现状 | 第12-13页 |
1.3 存在的问题 | 第13-14页 |
1.4 本文研究内容 | 第14页 |
1.5 本文组织结构 | 第14-16页 |
第2章 复杂网络相关知识 | 第16-25页 |
2.1 复杂网络理论分析 | 第16-19页 |
2.1.1 复杂网络图论表示 | 第16-17页 |
2.1.2 复杂网络的统计特性 | 第17-19页 |
2.2 复杂网络演化模型 | 第19-22页 |
2.3 影响力节点经典挖掘方法 | 第22-23页 |
2.4 影响力节点经典挖掘方法特性分析 | 第23-24页 |
2.5 本章小结 | 第24-25页 |
第3章 基于度中心性识别无权网络中影响力节点 | 第25-34页 |
3.1 问题分析 | 第25-26页 |
3.2 相关概念 | 第26-28页 |
3.2.1 基本定义 | 第26-27页 |
3.2.2 调优参数θ的确定 | 第27-28页 |
3.3 基于度中心性的影响力节点算法设计 | 第28-32页 |
3.3.1 无权网络中节点影响力度量 | 第28-29页 |
3.3.2 算法的整体框架 | 第29-30页 |
3.3.3 基于度中心性的影响力节点TDC算法 | 第30-32页 |
3.4 实例分析 | 第32-33页 |
3.5 本章小结 | 第33-34页 |
第4章 基于聚类度识别加权网络中影响力节点 | 第34-43页 |
4.1 问题分析 | 第34-35页 |
4.2 相关概念 | 第35-37页 |
4.2.1 基础知识 | 第35页 |
4.2.2 基本定义 | 第35-37页 |
4.3 基于聚类度的影响力节点算法设计 | 第37-40页 |
4.3.1 加权网络中节点影响力度量 | 第37页 |
4.3.2 算法的整体框架 | 第37-39页 |
4.3.3 基于聚类度的影响力节点CDA算法 | 第39-40页 |
4.4 实例分析 | 第40-42页 |
4.5 本章小结 | 第42-43页 |
第5章 算法的实验结果分析 | 第43-59页 |
5.1 实验环境 | 第43页 |
5.2 实验仿真模型和评价标准 | 第43-44页 |
5.3 WDC算法实现与实验结果分析 | 第44-51页 |
5.3.1 实验数据 | 第44页 |
5.3.2 调优参数θ初始化 | 第44-45页 |
5.3.3 实验结果分析 | 第45-51页 |
5.4 CDA算法实现与实验结果分析 | 第51-58页 |
5.4.1 实验数据 | 第51-52页 |
5.4.2 实验结果分析 | 第52-58页 |
5.5 本章小结 | 第58-59页 |
结论 | 第59-60页 |
参考文献 | 第60-64页 |
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第64-65页 |
致谢 | 第65页 |
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