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复杂网络中的社团检测问题研究
 
     论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-14页
第一章 绪论第14-35页
   ·引言第14-15页
   ·复杂网络的发展历程第15-16页
   ·复杂网络的研究意义及其应用前景第16-19页
   ·复杂网络的基本概念第19-24页
     ·复杂网络的定义及表示方式第19页
     ·网络的小世界特性第19-22页
     ·网络的无标度特性第22-23页
     ·网络的社团结构特性第23-24页
   ·复杂网络中的社团检测第24-32页
     ·社团检测的重要意义第24-26页
     ·社团检测的研究现状第26-32页
   ·本文的研究内容及组织第32-35页
第二章 基于跳跃极值最优化的网络社团检测方法第35-47页
   ·引言第35-37页
   ·加入了惩罚项的模块密度函数D第37页
   ·跳跃极值最优化第37-41页
     ·极值最优化思想第37-38页
     ·跳跃机制第38-40页
     ·JEOMD方法的流程第40-41页
   ·实验结果及其分析第41-46页
     ·社团检测的层次性第41-43页
     ·社团检测的尺寸问题第43-45页
     ·D与Q两个指标的有效性比较第45-46页
   ·小结第46-47页
第三章 非加权网络中社团检测的新指标第47-62页
   ·引言第47-48页
   ·标准化模块密度第48-49页
   ·NMD改善Q的分辨率极限的证明第49-52页
     ·NMD不会将团分解成两部分第49-50页
     ·优化NMD不会把多个团合并成一个社团第50-51页
     ·优化NMD能够检测出不同大小的社团第51-52页
   ·模拟退火优化指标NMD第52-53页
   ·实验结果及其分析第53-60页
     ·模拟网络第54-57页
     ·真实网络第57-60页
   ·小结第60-62页
第四章 加权网络中社团检测的指标函数第62-73页
   ·引言第62-63页
   ·加权的标准化模块密度第63-64页
   ·NMD_w改善Q_w的分辨率极限及避免D_w中的负社团问题的证明第64-67页
     ·NMD_w能够改善Q_w的分辨率极限问题第64-66页
     ·NMD_w能够避免D_w中的负社团问题第66-67页
   ·实验结果及其分析第67-72页
     ·模拟网络第67-70页
     ·真实网络第70-72页
   ·小结第72-73页
第五章 基于自适应核仿射传播的社团检测方法第73-85页
   ·引言第73-74页
   ·几种常用的图核第74-77页
     ·指数扩散核和Laplacian扩散核第75-76页
     ·Neumann扩散核和Newman结构相似性第76页
     ·交换时间核第76-77页
     ·马尔可夫扩散核第77页
   ·自适应仿射传播算法第77-79页
   ·实验结果及其分析第79-83页
     ·模拟网络第79-81页
     ·真实网络第81-83页
   ·小结第83-85页
第六章 基于非线性维数缩减的网络节点可视化第85-97页
   ·引言第85-86页
   ·图的可视化方法第86-87页
   ·节点非相似度定义第87-88页
   ·节点非相似度的有效性检验第88-89页
     ·简单排序算法第88-89页
     ·排序矩阵的亮度图像显示第89页
   ·使用非线性降维技术进行二维投影第89-90页
   ·实验结果及其分析第90-95页
   ·小结第95-97页
第七章 总结与展望第97-100页
   ·本文总结第97-98页
   ·展望及今后的工作第98-100页
附录A 几种常用的网络研究及可视化工具第100-101页
附录B 文中模拟网络的生成方法第101-104页
附录C 社团检测算法性能的两种常用评价指标第104-106页
参考文献第106-117页
攻读博士期间发表和已录用的学术论文第117-120页
学位论文数据集第120页

 
 
论文编号BS701627,这篇论文共120
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