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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于标签传播方法的重叠社区检测算法研究
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基于标签传播方法的重叠社区检测算法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.3 论文的研究内容第15-16页
    1.4 论文的组织结构第16-18页
第二章 理论基础及相关工作第18-32页
    2.1 复杂网络基本概念与表示第18-21页
        2.1.1 复杂网络定义第18-19页
        2.1.2 网络的表示第19-21页
    2.2 拓扑性质第21-22页
        2.2.1 度第21页
        2.2.2 网络的平均路径长度第21-22页
        2.2.3 聚类系数第22页
    2.3 复杂网络特性第22-25页
        2.3.1 节点重要性第22-23页
        2.3.2 网络的模型第23-25页
    2.4 社区相关概念第25-26页
    2.5 现有复杂网络非重叠社区检测算法第26-29页
        2.5.1 图分割算法第26页
        2.5.2 谱分析算法第26-27页
        2.5.3 层次划分方法第27-28页
        2.5.4 基于目标函数优化第28页
        2.5.5 基于随机游走的重叠社区检测算法第28-29页
        2.5.6 标签传播算法第29页
    2.6 现有复杂网络重叠社区检测算法第29-31页
        2.6.1 基于完全图的检测算法第29-30页
        2.6.2 基于局部扩展优化的检测算法第30页
        2.6.3 基于节点分裂的重叠社区检测算法第30页
        2.6.4 基于标签传播的重叠社区检测算法第30-31页
    2.7 本章小结第31-32页
第三章 基于边的标签传播的重叠社区检测算法第32-37页
    3.1 相关概念第32-33页
        3.1.1 节点自网络第32页
        3.1.2 节点密度第32-33页
        3.1.3 标签传播第33页
    3.2 算法描述第33-35页
        3.2.1 初始化第33页
        3.2.2 关联矩阵转化第33-34页
        3.2.3 边的标签传播第34页
        3.2.4 修正重叠节点第34-35页
    3.3 算法实例第35-36页
    3.4 复杂度分析第36页
    3.5 本章小结第36-37页
第四章 基于节点贡献值的标签传播重叠社区检测算法第37-44页
    4.1 基本概念第37-39页
        4.1.1 核心社区第37页
        4.1.2 度中心性第37页
        4.1.3 聚类系数第37-38页
        4.1.4 贡献指标第38-39页
    4.2 算法概述第39-41页
        4.2.1 寻找核心社区结构第39-40页
        4.2.2 构建初始社区结构第40页
        4.2.3 标签传播阶段第40页
        4.2.4 后处理阶段第40-41页
    4.3 算法实例第41-42页
    4.4 算法时间复杂度第42-43页
    4.5 本章小结第43-44页
第五章 实验与分析第44-61页
    5.1 实验数据集介绍第44-46页
        5.1.1 人工数据集第44-45页
        5.1.2 真实数据集第45-46页
    5.2 评价指标第46-48页
        5.2.1 模块度与扩展模块度第47-48页
        5.2.2 划分密度第48页
    5.3 实验结果分析与展示第48-60页
        5.3.1 E-LPA算法运行在人工数据集结果与分析第48-50页
        5.3.2 E-LPA算法运行在真实数据集结果与分析第50-53页
        5.3.3 CSLPA算法运行在真实数据集结果与分析第53-60页
    5.4 小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
    6.1 论文工作总结第61页
    6.2 展望第61-63页
参考文献第63-68页
在学期间的研究成果第68-69页
致谢第69页

 
 
论文编号BS4164795,这篇论文共69
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