第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 社区发现研究现状
1.2.2 社区发现算法的不足
1.3 主要研究内容
1.4 论文组织结构
第2章 相关基础知识
2.1 复杂网络及其表示
2.2 社区结构
2.3 网络节点中心性理论
2.3.1 度中心性
2.3.2 介数中心性
2.3.3 接近中心性
2.3.4 特征向量中心性
2.3.5 PageRank中心性
2.4 标签传播算法
2.4.1 LPA算法原理
2.4.2 LPA算法优缺点分析
2.5 本章小结
第3章 基于社区中心节点的标签传播社区发现算法
3.1 社区中心节点选取
3.1.1 局部中心节点
3.1.2 社区中心节点
3.2 CN_LPA算法
3.3 实验分析
3.3.1 实验数据
3.3.2 评价标准
3.3.3 实验结果
3.4 本章小结
第4章 综合节点中心性和相互作用的标签传播社区发现算法
4.1节点中心性度量
4.1.1 LeaderRank算法
4.1.2 优化的LeaderRank算法
4.2 节点间相互作用力度量
4.3 NCEW_LPA算法
4.3.1 初始化节点选择
4.3.2 标签传播更新策略
4.3.3 算法总流程
4.4 实验分析
4.4.1 实验数据
4.4.2 评价标准
4.4.3 结果分析
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1工作总结
5.2工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间参与的科研项目和成果
致谢
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