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基于社交网络的社团结构挖掘算法研究

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基于社交网络的社团结构挖掘算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
1 绪论第8-16页
  1.1 研究背景和意义第8-11页
  1.2 国内外研究现状第11-13页
  1.3 本文主要研究内容第13-14页
  1.4 论文组织结构第14-16页
  2. 相关理论第16-26页
  2.1 社交网络第16-18页
    2.1.1 社交网络的发展第16页
    2.1.2 社交网络的定义第16-17页
    2.1.3 社团结构第17-18页
  2.2 经典的社团结构挖掘算法第18-23页
    2.2.1 非重叠社团结构挖掘算法第18-20页
    2.2.2 重叠社团结构挖掘算法第20-23页
  2.3 社交网络特征分析及社团结构挖掘算法评价指标第23-26页
    2.3.1 社交网络拓扑特征评价指标第23页
    2.3.2 社团结构挖掘算法评价指标第23-26页
  3. 基于惩罚矩阵的社团结构挖掘算法PMDCSDA第26-36页
  3.1 引言第26页
  3.2 惩罚矩阵第26-30页
    3.2.1 惩罚矩阵的原理第26-28页
    3.2.2 基于PMD的复杂网络的社团挖掘第28-29页
    3.2.3 利用PMD进行聚类的模式推理第29-30页
  3.3 实验及结果分析第30-35页
    3.3.1 实验数据第31页
    3.3.2 参数k值对PMDCSDA算法性能的影响第31-33页
    3.3.3 与其他算法的比较第33-35页
  3.4 本章小结第35-36页
  4. 基于CPM和K-Means结合的社团结构挖掘算法CPM-KMeans第36-50页
  4.1 引言第36页
  4.2 CPM-KMeans算法第36-43页
    4.2.1 社团个数的产生第38-39页
    4.2.2 CPM-KMeans算法步骤第39-43页
  4.3 实验及结果分析第43-49页
    4.3.1 实验数据第43页
    4.3.2 参数(?)的设定对算法结果的影响第43-44页
    4.3.3 参数β的设定对算法结果的影响第44-46页
    4.3.4 与其他算法的比较第46-49页
  4.4 本章小结第49-50页
  5. 总结与展望第50-52页
  5.1 论文主要工作总结第50-51页
  5.2 下一步工作及展望第51-52页
参考文献第52-58页
致谢第58-59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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