文档介绍：论文作者签名:鲴蜡期:丝啦垒犀苏州大学学位论文独创性声明本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。日
期:.塑』【:雏..在——年一月解密后适用本规定。苏州大学学位论文使用授权声明期:丝:±:ǎ本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定,即:学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心、中国科学技术信息研究所蚍绞莸缱映霭嫔、中国学术期刊馀贪电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。涉密论文口本学位论文属非涉密论文口论文作者签名:导师签名:
混合重叠社区发现研究及应用中文摘要社区发现作为复杂网络研究的重要手段,近年来得到了快速发展。对复杂网络进行社区发现不仅可以帮助人们了解网络的组织结构,还可以挖掘出大量的隐藏信息。这些信息可以被用在数据组织、电子商务、个性化推荐等实际应用中。如何从大规模复杂网络中快速准确的识别社区存在着很大的难度。作者协作网络是一种社会网络,对作者领域的划分可以通过对作者协作网络进行社区发现来实现,然而,如何保证社区发现后得到的作者领域具有现实意义也是一个值得讨论的问题。针对以上问题,本文主要研究以下几个方面:疚氖紫冉樯芰松缜⑾值难芯肯肿矗⒍砸延械募钢稚缜⑾炙惴ǖ挠湃点进行了详细分析比较。岢鲆恢只诮诘闵缜毕锥鹊木植可缜⑾炙惴ā8盟惴ㄊ视糜诖蠊婺5网络,与已有局部社区发现算法相比,该算法提高了准确性,克服了对初始节点选择敏感的缺点,最后还可以避免分辨率局限问题。岢鲆恢只旌系闹氐缜⑾炙惴ā8盟惴ㄓ闪礁霾糠肿槌桑航诘惴至押蜕区发现。改进的节点分裂过程降低了算法时间复杂度,然后结合前面提出的局部社区发现算法实现了重叠社区的发现。旌现氐缜⑾衷贒髡吡煊蚧种械挠τ醚芯俊8軩菁构建作者协作网络,使用前面提出的社区发现方法寻找与指定作者相同的所有作者领域,从而实现作者领域划分。本文还对文中提出的算法在多个数据集上进行了实验,通过对实验结果的分析证明了算法的有效性。最后将算法应用到作者领域划分证明了算法是有实际意义关键字:社区发现,局部社区,重叠社区,协作网络,领域划分作者:。
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。论文研究背景⋯⋯⋯⋯。:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..社区发现研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。本文研究意义及主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实验数据介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一本文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章社区发现概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。复杂网络与社区发现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⑾⑾种械幕径ㄒ濉社区发现方法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯社区发现算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.畲蠡?⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.?槎取.?槎鹊木窒扌浴本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于节点社区贡献度的局部社区发现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯局部社区发现简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯节点选择标准的缺点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯节点选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.≡≡窠崾獭社区发现过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实验及结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章混合的重叠社区发现算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于节点分裂的重叠社区发现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯节点分裂标准⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯惴ā算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
两种算法的局限性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.节点分裂⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯