声明
1 绪论
1.1研究背景与意义
1.2国内外研究现状
1.3.1小世界网络
1.3.2无标度网络
1.3.3社区
1.4社区识别算法
1.4.1全局社区识别算法
1.4.2局部社区识别算法
1.4.3社区检测方法存在问题
1.5本文主要研究内容
1.6本文组织结构
2 复杂网络局域中心性研究
2.1复杂网络中心性的概念和意义
2.2复杂网络中心性分析
2.2.1基于全局的网络中心性算法
2.2.2基于局域的网络中心性算法
2.3杠杆中心性和平均度中心性
2.3.1杠杆中心性
2.3.2平均度中心性
2.3.3中心性分析
2.3.4核心社区
2.3.5基础社区
2.3.6真实数据中心性评估
2.4小结
3 基于杠杆中心性的局域社区识别方法
3.1基于杠杆中心性扩展的局部社区发现算法
3.2算法描述
3.3人工网络评估
3.4真实网络评估
3.4.1实证分析空手道俱乐部网络
3.4.2实证分析宽吻海豚联系网络
3.4.3实证分析美国足球联盟网络
3.4.4分析评估
3.5算法分析
3.6小结
4 基于平均度中心性的局域社区识别算法
4.1基于平均度中心性进行局域社区算法
4.1.1平均度中心性
4.2算法描述
4.3人工网络评估
4.4真实网络评估
4.4.1实证分析空手道俱乐部网络
4.4.2实证分析宽吻海豚网络
4.4.3实证分析足球联盟网络
4.4.4分析评估
4.5算法分析
4.6小结
5 朋友圈社区识别实证研究
5.1研究背景
5.1.1中学生阶段朋友圈特点
5.1.2中学生阶段人际交往的影响因素
5.1.3中学生阶段可能存在的人际问题
5.1.4中学生阶段人际交往的作用
5.1.5朋友圈社区结构识别研究
5.2.1调查分析
5.2.2研究工具
5.2.3研究流程
5.3实证分析
5.3.1班级学生朋友圈社区结构识别
5.3.2年级学生朋友圈社区结构识别
5.3.3全校学生朋友圈社区结构识别
5.4小结
6 总结与展望
6.1总结
6.2展望
致谢
参考文献
附录A
附录B
附录C
附录D
附录E
攻读学位期间取得的研究成果
西南科技大学;