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摘要
ABSTRACT
插图索引
表格索引
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.4 本文的工作与安排
1.4.1 研究内容
1.4.2 本文组织结构
第二章 复杂网络社团检测的相关基础
2.1 网络与社团的相关基础
2.1.1 复杂网络定义
2.1.2 复杂网络的表示方法
2.1.3 其他基本概念
2.1.4 社团的定义
2.2 社团检测评价指标
2.2.1 模块度
2.2.2 归一化互信息
2.2.3 F1分数
2.3 复杂网络中的经典社团检测算法
2.3.1 标签传播算法
2.3.2 其他常见算法
2.4 本章小结
第三章 基于动态距离的Attractor算法及其改进算法
3.1 基于动态距离的Attractor算法
3.1.1 Attractor算法的基本原理
3.1.2 Attractor算法的相关定义与计算模式
3.1.3 Attractor算法时间复杂度及算法流程
3.1.4 Attractor算法存在的问题
3.2 Attractor的改进算法——LA算法
3.2.1 LA算法的基本原理
3.2.2 LA算法的三种计算模式
3.2.3 LA算法的流程
3.2.4 LA算法的时间复杂度
3.3 LPA的改进算法——AMLPA算法
3.3.1 AMLPA算法的基本原理
3.3.2 AMLPA的算法流程
3.3.3 AMLPA算法的时间复杂度
3.4 本章小结
第四章 LA的并行化算法——PLA算法
4.1 一种图的表示方式——耦合表
4.2 大规模图的分布式处理
4.2.1 METIS算法
4.2.2 分布式存储方式
4.2.3 改进的分布式存储方式
4.2.4 分布式结果融合方法
4.3 PLA算法
4.3.1 PLA算法的原理
4.3.2 PLA算法的流程
4.3.3 PLA算法的时间复杂度分析
4.4 本章小结
第五章 实验与分析
5.1 实验设备
5.2 实验数据集
5.3 PLA核心算法社团分布对比实验
5.4 PLA算法对输入参数的敏感性测试
5.5 PLA算法的NMI测试
5.6 PLA算法时间性能
5.7 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 未来展望
参考文献
致谢
作者简介
1. 基本情况
2. 教育背景
3. 攻读硕士学位期间的研究成果
3.1 申请(授权)专利