声明
摘要
第1章绪论
1.1社区发现的研究内容
1.2研究背景及意义
1.2.1研究背景
1.2.2研究意义
1.3国内外研究现状
1.4本文的主要工作及本文贡献
1.5本文的组织结构
1.6本章小结
2.1符号定义
2.2基本概念定义
2.2.1社区的定义
2.2.2图论中的若干基本概念
2.2.3模块度的定义
2.3 Hadoop平台简介
2.3.1 HDFS简介
2.3.2 MapReduce简介
2.3.3 Hadoop国内外应用现状
2.4本章小结
第3章GN算法的原理与实现
3.1 GN算法中相关定义
3.2 GN算法设计的总体框架
3.3 GN算法中边介数的计算
3.3.1边介数计算方法的原理
3.3.2边介数计算的两种情况
3.4 GN算法的实现
3.5 GN算法的改进
3.5.1改进的GN算法的框架
3.5.2改进的GN算法的测试
3.6本章小结
4.1引言
4.2相关定义
4.3一种分布式的社区发现算法的原理
4.3.1集成学习的框架
4.3.2算法的原理
4.3.3生成图分割集合的基础算法
4.4.1分布式社区发现算法的框架
4.4.2分布式核心组的检测
4.5本章小结
5.1引言
5.2实验数据
5.3实验环境及工具
5.4实验及结果分析
5.5本章小结
第6章总结与展望
6.1内容总结
6.2未来展望
参考文献
致谢