目录

第1章绪论

1.1研究背景及意义

1.2基本概念

1.2.1社团结构定义

1.2.2社团发现评价指标

1.3社团发现研究现状

1.3.1基于层次聚类的社团发现方法

1.3.2基于非负矩阵分解的社团发现方法

1.3.3基于深度学习的社团发现方法

1.3.4基于动力学的社团发现方法

1.4社团发现面临的挑战

1.4.1符号网络社团发现

1.4.2动态网络社团发现

1.4.3重叠社团发现

1.4.4大规模网络社团发现

1.5本书内容组织结构

参考文献

第2章符号网络社团发现方法

2.1引言

2.2问题定义

2.3相关工作

2.4基于博弈论的符号网络社团发现方法

2.4.1效用函数

2.4.2纳什均衡

2.4.3算法分析与优化

2.5实验

2.5.1数据集与对比算法

2.5.2真实数据集性能分析

2.5.3人工数据集性能分析

2.5.4算法运行效率分析

2.6本章小结

参考文献

第3章重叠社团发现方法

3.1引言

3.2问题定义

3.3相关工作

3.4基于双尺度图小波神经网络的重叠社团发现方法

3.4.1图小波神经网络重叠社团挖掘模型

3.4.2损失函数

3.4.3图小波核函数

3.4.4图小波的快速近似计算

3.5实验

3.5.1数据集与对比方法

3.5.2实验设置

3.5.3人工数据集性能分析

3.5.4真实数据集性能分析

3.5.5双尺度与单尺度图小波神经网络性能对比

3.6本章小结

参考文献

第4章动态网络社团发现方法

4.1引言

4.2问题定义

4.2.1符号

4.2.2动态社团发现

4.2.3演化聚类框架

4.3相关工作

4.4基于演化聚类框架的动态网络社团发现方法

4.4.1快照代价

4.4.2时间代价

4.4.3先验信息

4.4.4算法分析与优化

4.5实验

4.5.1对比方法

4.5.2人工数据集性能分析

4.5.3真实数据集性能分析

4.5.4社团演化模式分析

4.5.5参数分析与讨论

4.6本章小结

参考文献

第5章大规模网络社团发现方法

5.1引言

5.2问题定义

5.3相关工作

5.4基于深度网络表示学习的大规模网络社团发现方法

5.4.1构建社团结构矩阵

5.4.2生成面向社团信息的节点表示

5.4.3算法分析与优化

5.5实验

5.5.1数据集与对比方法

5.5.2真实数据集性能分析

5.5.3人工数据集性能分析

5.5.4参数分析与讨论

5.6本章小结

参考文献

第6章社团发现和网络表示学习的联合优化方法

6.1引言

6.2问题定义

6.3相关工作

6.4社团发现和网络表示学习的联合优化方法

6.4.1微观结构建模

6.4.2节点属性建模

6.4.3介观社团结构建模

6.4.4联合优化建模

6.4.5算法分析与优化

6.5实验

6.5.1数据集与对比方法

6.5.2网络表示学习任务性能分析

6.5.3社团发现任务性能分析

6.5.4参数分析与讨论

6.6本章小结

参考文献

第7章社团发现在卫星通信地球站组网规划中的应用

7.1引言

7.2问题定义

7.3动态卫星通信网络的组网规划方法

7.4实验

7.4.1数据集与对比算法

7.4.2仿真数据集性能分析

7.5本章小结

参考文献

第8章总结与展望

8.1本书总结

8.2未来展望