声明
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 层次聚类算法
1.2.2 谱算法
1.2.3 动态算法
1.2.4 其他方法
1.3 研究内容与主要工作
1.4 论文结构安排
第二章 相关理论及算法
2.1.1 图
2.1.2 复杂网络的统计特征
2.1.3 复杂网络的性质
2.2 社团检测的相关研究
2.2.1 社团的定义
2.2.2 社团划分质量的评估
2.2.3 基准网络
2.3 层次聚类算法
2.4 标签传播算法
2.5 本章小结
第三章 基于共同邻居的层次化社团结构检测算法
3.1 引言
3.2.1 分裂算法
3.2.2 均值聚类
3.3 算法设计
3.3.1 定义相邻节点亲密度
3.3.2 搜索最小亲密度
3.3.3 判断是否分裂
3.3.4 快速更新亲密度
3.3.5 算法流程与概述
3.4 实验验证与讨论
3.4.1 实验环境和数据集
3.4.2 关于计算机合成网络的实验
3.4.3 关于现实世界网络的实验
3.5 本章小结
第四章 基于共同邻居约束标签传播的社团检测算法
4.1 引言
4.2.1 标签传播
4.2.2 目标优化
4.3 算法设计
4.3.1 优化目标
4.3.2 约束强度
4.3.3 更新序列
4.3.4 更新规则
4.3.5 算法流程与概述
4.4 实验验证与讨论
4.4.1 实验环境和数据集
4.4.2 关于计算机合成网络的实验
4.4.3 关于现实世界网络的实验
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.1.1 主要工作
5.1.2 创新点
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果