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摘要
Abstract
绪论
研究背景及意义
国内外研究现状与问题
复杂网络
社团发现算法
卷积神经网络
本文研究内容
论文的结构安排
本章小结
基于Jaccard相似度标签传播的社团发现方法
复杂网络相关理论及表示
相关研究回顾
标签传播算法原理
LPA问题分析及优化改进方法
基于Jaccard相似度标签传播算法
相关定义
算法描述
算法流程图
实验数据
实验结果与分析
评价指标
实验分析
本章小结
利用图卷积网络的半监督社团发现方法
图卷积神经网络理论概述
卷积神经网络特点及基础层
图卷积神经网络基本原理
相关研究回顾
基于图卷积网络的方法
图卷积核设置
图的粗粒化与池化
社团发现算法
实验分析
实验数据及设置
网络层数对准确性的影响分析
准确率及计算效率分析
本章小结
基于重要性抽样改进的图卷积社团发现方法
图卷积网络卷积核定义
图神经网络层的传播规则
重要性抽样的随机梯度下降法
实验分析
实验数据及设置
实验结果及分析
本章小结
总结与展望
本文总结
未来工作及展望
参考文献
致谢
作者在攻读硕士期间主要研究成果
