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研讨社团基于联系强度的复杂网络社团结构策略论文致谢怎么写
述28-353.4.1 核心子团28-303.4.2 基于核心子团的社团发现算法30-323.4.3 改善的重叠社团的发现算法32-343.4.4 算法分析34-353.5 实验35-393.5.1 实验设置35-363.5.2 随机网络实验结果与分析36-373.5.3 真实网络实验结果与分析37-393.6 小结39-41第四章 基于平均准确率的局部社团发现算法41-594.1 引言414.2 平均准确率41-4
摘要:信息技术的空前进展使得针对复杂网络的分析探讨不断深入,复杂网络的小世界性质、无标度性质等重要特性的揭示对于深刻理解网络内在结构、演化特点具有重大作用。社团结构作为复杂网络的又一重要量质,对于计算机科学、生物科学、社会科学等各个领域具有非常重要的探讨价值。社团发现从其不足的复杂性、社团的重叠性、网络的海量性等多种难点受到了广泛的关注,是当前的一个热点探讨方向。本论文就社团发现的相关不足展开探讨,具体工作如下:1)提出了“联系强度”度量。该度量定义了网络中任意两个节点间联系的紧密程度,是一种相似度度量。本论文提出的若干算法都基于该度量;2)提出了基于核心子团的社团发现算法。根据一般复杂网络的特性提出了核心子团的概念,并在此基础上提出了一个非重叠社团发现算法,该算法的核心历程是从一种预分配的模式调整核心子团分布。进而根据重叠社团扩展模块度提出了一种重叠条件,并在非重叠社团发现算法的基础上提出了一个重叠社团发现算法。实验表明两种办法能够准确地挖掘社团结构;3)提出了基于“平均准确率”的局部社团发现算法。结合信息检索、分类等领域中“平均准确率”这一概念从及联系强度,提出了一种新的适应度函数,并在此基础上设计了一种扩张方式,提出了相应的局部社团发现算法。实验结果表明该算法快速有效;4)设计微博网络爬虫。 微博爬虫,并爬取了一个局部微博网络,用提出的局部算法挖掘其中的社团结构,并设计了相关的验证模型。结果表明微博网络具有明显的社团结构。 关键词:复杂网络分析论文 社团发现论文 重叠社团论文 局部社团论文
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    摘要5-6

    Abstract6-9

    第一章 绪论9-13

    1.1 引言9-10

    1.2 探讨背景10-11

    1.3 本论文主要内容及组织结构11-13

    第二章 相关知识13-25

    2.1 基本概念13-19

    2.1.1 社团的基本定义13-14

    2.1.2 社团结构的评价14-19

    2.2 探讨近况19-24

    2.2.1 传统的社团发现算法19-20

    2.2.2 GN算法与层次社团20-21

    2.2.3 基于模块度最优化的算法21-22

    2.2.4 CPM算法与重叠社团22-23

    2.2.5 局部社团23-24

    2.3 小结24-25

    第三章 基于核心子团的社团发现算法25-41

    3.1 引言25

    3.2 联系强度25-27

    3.3 算法思想27-28

    3.4 算法描述28-35

    3.4.1 核心子团28-30

    3.4.2 基于核心子团的社团发现算法30-32

    3.4.3 改善的重叠社团的发现算法32-34

    3.4.4 算法分析34-35

    3.5 实验35-39

    3.5.1 实验设置35-36

    3.5.2 随机网络实验结果与分析36-37

    3.5.3 真实网络实验结果与分析37-39

    3.6 小结39-41

    第四章 基于平均准确率的局部社团发现算法41-59

    4.1 引言41

    4.2 平均准确率41-43

    4.3 算法思想43

    4.4 算法描述43-50

    4.4.1 种子节点43-44

    4.4.2 适应度函数与扩张历程44-46

    4.4.3 算法历程46-48

    4.4.4 算法分析48-50

    4.5 实验50-57

    4.5.1 随机网络与真实网络实验50-52

    4.5.2 微博网络实验52-57

    4.6 小结57-59

    第五章 总结与展望59-61

    5.1 本论文的工作总结59

    5.2 下一步工作展望59-61

    参考文献61-63

    致谢63-64

    附录64-65

    探讨生期间参与项目64

    探讨生期间发表论文64-65

-41第四章 基于平均准确率的局部社团发现算法41-594.1 引言414.2 平均准确率41-434.3 算法思想434.4 算法描述43-504.4.1 种子节点43-444.4.2 适应度函数与扩张历程44-464.4.3 算法历程46-484.4.4 算法分析48-504.5 实验50-574.5.1 随机网络与真实网络实验50-524.5.2 微博网络实验52-574.6 小结57-59第五章 总结与展望59-615

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