大规模复杂网络的社区发现算法研究

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1、■m■■-.*^處义巧?ShanxiUniversity2016届硕±学位论文大规模复杂网络的社区发现算法妍究作者姓名梁晋...指导教师梁吉业教授学科专业计算机应用技术研究方向社会网络分析&皆气’培养单位计算机与信息技术学院-^^巧;;;习年限2066某学13年9月至201年月;..'..V...議馨识?.;垂I爾,Irsi^一I-'年六月t.aiiiAjai-支;fiteJ惠豎山西大学2016届硕±学位论文大规模

2、复杂网络的社区发现算法研究作者姓名梁晋指导教师梁吉业教授学科专业计算机应用技术研究方向社会网络分析培养单位计算机与信息技术学院一20学习年限2013年9月16年6月二〇—六年六月^ThesisforMastersdegree,ShanxiUniversity,2016ResearchonCommunitDetectionAlorithmsforLareyggComplexNetworkStudentNameLiangJinS

3、uervisorProf.LiangJiyepMaorTechnoloofComuterAUcationjgypppSecialtSocialNetworkAnalsispyyDepartmentSchoolofComputerandInformationtechnologyResearchDurationSep.2013Jun.2016June2016目录中文摘要.....IABSTRACTIll一第章绪论11.1研究背景与意

4、义:11丄1研巧背景11丄2研究意义21.2国内外研究现状31.2.1社区发现研究现状314.2.2社区发现研巧所面临的问题1.3本文研究内容41.4本文的结构安排5第二章社区发现算法综述72.1基础知识72丄1S模型72丄2度、平均度和度分布72丄3最短路径长度和平均路径长度82丄4聚类系数92.1.5社区结构和模块度102.2传统社区发现算法112.2.1基于图分割的算法112.2.2层次聚类算法12

5、214.2.3模块度优化算法2.3大规模复杂网络的社区发现算法152.3.1并行社区发现算法巧2.3.2局部社区发现算法巧2.3.3减小网络规模社区发现算法162.4本章/J、结17第H章基于抽样的大规模复杂网络社区发现算法193.1引言193.2基于抽样的大规模复杂网络社区发现算法193.2.1基于随机游走的偏采样抽样子算法巧321.2.2基于标签传播的扩充子算法322.2.3基于抽样的社区发现算法3.3实验分析233.3.1数据

6、集233.3.2度量指标23324.3.3实验结果与分析3.4本章小结24第四章基于压缩的大规模复杂网络社区发现算法254.1引言25426.2基于压缩的大规模复杂网络社区发现算法426.2.1压缩子算法294.2.2基于质量与度的社区发现算法433.2.3基于压缩的社区发现算法433.3实验分析4.3.1数据集334.3.2度量指标334.3.2实验结果与分析344.4本章小结35第五章S结与展望375.1总结3

7、75.2展望37参考文献巧攻读学位期间取得的研究成果43致谢45个人简况及联系方式47承巧书49学位论文使用授权声明51CoWentsChineIseAbstractABSTRACTllIChapterlIntroduction11.1ResearchbackgroundandSignificancel1.1.1Researchbackgroundl1.1.2ResearchSignificance21.2

8、Researchthestatusbothabroadandhome31.2.1Researchthestatus31.2.2Challengesofcommunitydetection41.3Research,contentsofthisthesis41.4Theorganiza

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