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Contents
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表清单
1绪论
1.1 研究背景及意义(Background and Significance)
1.2 研究现状(Research Status)
1.3 研究内容(Research Content)
1.4 本文组织结构(Structure of the Dissertation)
2复杂网络社区发现相关理论基础
2.1 引言(Introduction)
2.2 复杂网络的表示及性质( Representation and Properties of Complex Networks)
2.3 社区结构(Community Structure)
2.4 非重叠社区发现算法(Non-Overlapping Community Detection Algorithms)
2.5 重叠社区发现算法( Overlapping Community Detection Algorithms)
2.6 社区发现的评价(Evaluation of Community Detection)
2.7 本章小结(Summary)
3 基于快速近邻传播的半监督非重叠社区发现
3.1 引言(Introduction)
3.2 相关工作(Related Work)
3.3 算法框架(Framework of Our Method)
3.4 基于约束的SimRank相似度(Constraint SimRank Similarity)
3.5 基于快速近邻传播的社区发现算法( Community Detection Based on Fast Affinity Propagation)
3.6 时间复杂度(Time Complexity)
3.7 实验(Experimental Results)
3.8 本章小结(Summary)
4 基于链接密度聚类的重叠社区发现
4.1 引言(Introduction)
4.2 基于链接的重叠社区发现算法( Link Based Overlapping Community Detection Algorithms)
4.3 基于链接密度聚类的重叠社区发现算法 DBLINK(Density Based Link Clustering Algorithm for Overlapping Community Detection, DBLINK)
4.4 实验(Experimental Results)
4.5 本章小结(Summary)
5基于增量链接密度聚类的动态网络社区发现
5.1 引言(Introduction)
5.2 动态网络社区发现( Community Detection in Dynamic Networks)
5.3 问题定义(Definitions)
5.4 算法iDBLINK(Algorithm iDBLINK)
5.5 实验(Experimental Results)
5.6 本章小结(Summary)
6基于极大团扩展的局部社区发现
6.1 引言(Introduction)
6.2 局部社区发现算法(Local Community Detection Algorithms)
6.3 基于极大团扩展的局部社区发现算法 LCD-MC ( Local Community Detection Algorithm Based on Maximum Clique Extension, LCD-MC)
6.4 实验(Experimental Results)
6.5 本章小结(Summary)
7 结论与未来展望
7.1 主要研究成果(Main Contributions)
7.2 进一步研究的工作(Future Work)
参考文献
作者简历
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