基于社交网络的社团结构挖掘算法研究

摘要

1．绪论

1．1研究背景和意义

1．2国内外研究现状

1．3本文主要研究内容

1．4论文组织结构

2．1．1社交网络的发展

2．1．2社交网络的定义

2．1．3社团结构

2．2经典的社团结构挖掘算法

2．2．1非重叠社团结构挖掘算法

2．2．2重叠社团结构挖掘算法

2．3社交网络特征分析及社团结构挖掘算法评价指标

2．3．2社团结构挖掘算法评价指标

3．基于惩罚矩阵的社团结构挖掘算法PMDCSDA

3．1引言

3．2惩罚矩阵

3．2．1惩罚矩阵的原理

3．2．2基于PMD的复杂网络的社团挖掘

3．2．3利用PMD进行聚类的模式推理

3．3实验及结果分析

3．3．1实验数据

3．3．2参数k值对PMDCSDA算法性能的影响

3．3．3与其他算法的比较

3．4本章小结

4．基于CPM和K-Means结合的社团结构挖掘算法CPM-KMeans

4．1引言

4．2 CPM-KMeans算法

4．2．1社团个数的产生

4．2．2 CPM-KMeans算法步骤

4．3实验及结果分析

4．3．1实验数据

4．3．3参数β的设定对算法结果的影响

4．3．4与其他算法的比较

4．4本章小结

5．总结与展望

5．1论文主要工作总结

5．2下一步工作及展望

参考文献

致谢

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