导读:本文包含了极大社区论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:极大团,标签综合度数,重迭社区
极大社区论文文献综述
王诗玉,许国艳,石水倩[1]（2018）在《基于极大团的标签传播重迭社区发现算法》一文中研究指出由于现有的社交网络重迭社区发现算法存在不可预见的随机性,使得这种以标签形式传播算法具有不稳定性和标签冗余性问题,为了发现网络中重迭的社区,提出一种基于极大团的标签传播算法。该算法通过寻找网络中的极大团作为标签初始化的基本单位,有效的减少了标签冗余并提高了稳定性,并在标签筛选时通过比较标签综合度数来减少标签选择的随机性,同时利用BSP模型,实现了MC-PCOPRA算法的并行化,能更好的应用于大规模社交网络,得到更加稳定和准确的重迭社区结构。(本文来源于《电子测量技术》期刊2018年02期）
钱晓东,曹阳[2]（2016）在《基于社区极大类发现的大数据并行聚类算法》一文中研究指出为了能在大数据中准确快速地寻找到网络结构,该文提出一种基于社区极大类的大数据聚类算法。对于初始节点不确定和适应度函数计算所带来的时间消耗,引入局部关键节点和对适应度公式进行改进来减少时间消耗。对于初始社区的形成,引入了极大团的概念并通过分析极大团的特性,得出社区的核心类别是由极大团构成,同时提出通过极大团的发现来得到局部核心类别的方法并提出了极大团发现算法的并行策略,然后提出整个算法的并行策略并在真实数据集上实验。实验结果证明该文提出的算法是可行和有效的,适用于大规模数据的网络结构发现。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2016年01期）
刘井莲,赵卫绩,佟良[3]（2015）在《一种基于极大完全图扩展的社区挖掘算法》一文中研究指出社区挖掘是复杂网络分析中一项重要工作.目前已有许多好的社区挖掘算法,但这些算法大多基于节点间的连接关系发现内聚的社会团体,而实际网络中节点大多具有不同的行为和影响力.基于此,充分考虑社区内节点相互连接紧密以及节点具有不同影响力的特性,提出一种基于极大完全图扩展的社区挖掘两阶段算法.第一阶段:从内聚的子团和度中心性节点的影响力出发,从网络中选取分散的k个内聚的且有影响力的极大完全图作为初始社区;第二阶段,基于局部社区模块度扩展方法,将重迭节点和初始社区外节点扩展到与其连接紧密的相应社区内.最后通过仿真实验验证了该算法的有效性.(本文来源于《河南科学》期刊2015年12期）
周连武,陈丽[4]（2015）在《市民点赞文明创建“升级版”》一文中研究指出“这次大擂台更有料，不仅展示了成绩，更曝光了问题，对促进工作更有力度。”截至昨日，9个社区先后分3批次登上我市第二阶段“文明创建大擂台”，再掀PK浪潮，市民与一起暗访挑刺成为此轮文明创建大擂台的新亮点，让创建单位“出出汗、红红脸”的同时，也引发市民如(本文来源于《衡阳日报》期刊2015-08-18）
张楠[5]（2014）在《基于极大团的重迭社区发现算法的研究与实现》一文中研究指出随着复杂系统科学的不断发展以及社交网络、移动通信网络等现实网络的不断推动作用,复杂网络的研究备受关注。在研究中,学者们发现社区结构存在于复杂网络之中,并且社区结构对于理解复杂网络的结构和功能有着至关重要的地位,因此,许多研究者投入到对社区结构发现的研究中,与此同时,重迭社区发现问题也成为了近年来的热门问题之一,但该问题至今仍未得到完美的解决。本文通过研读近年来具有代表性的文章,总结目前典型的重迭社区发现算法,分析其优点和不足之处,在此基础上提出了一种基于极大团的重迭社区发现算法,并对其进行了并行化的实现。首先,极大团是本文提出的重迭社区发现算法的基础,同时结合极大团结构的特点,对其枚举过程提出了4种剪枝策略,过滤掉了搜索过程中不必要的搜索,提高了搜索效率。其次,针对重迭社区发现过程中的叁个步骤,提出了基于重迭极大团的社区种子的选择方法；基于序列突变的顶点加入策略以及基于拓扑结构的社区验证方法。这些方法在一定程度上提高了重迭社区发现的准确性和效率。最后,根据本文提出的极大团枚举算法和重迭社区发现算法,对其并行化的可行性进行了分析,同时在BSP系统上进行了并行化的实现。总之,本文主要研究了基于极大团的重迭社区发现问题,并针对其中的不足,提出了高效的解决方案。大量的实验验证了本文方案的高效性和准确性。(本文来源于《东北大学》期刊2014-06-01）
陈晓波[6]（2011）在《社区矫正“全时”管理》一文中研究指出“小李，你现在做什么，能不能告诉一下我们你所在的具体位置？” 7月14日，富源县司法局营上司法所工作人员利用司法e通信息管理平台连通社区矫正对象李某特制的手机。“我正在家中休息。”电话那端传来李某清晰的声音。通过电脑上的信息显示，李某所反映的方位准确无误(本文来源于《云南日报》期刊2011-08-04）
吴婷婷[7]（2011）在《基于极大度数节点的复杂网络社区层次结构发现研究》一文中研究指出社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)是使用量化方法对社会网络进行分析,研究其中个体和网络特性的学科。从最初的规则网络,随机网络,再到现在的复杂网络,越来越多的来自不同领域的事物通过复杂网络的形式进行描述,由此产生的海量数据及其动态变化的网络结构已使得人们无法实时获知全局数据信息。对此,利用局部信息进行的社区发现技术已成为近年来社会网络分析的研究热点。与过去研究者仅注重从复杂网络中研究社区的平面拓扑特性不同,局部社区层次结构研究是对给定节点所属社区位于的社会层次的深入分析。通过分析社区空间结构,我们可以更好地确定节点的网络地位、了解复杂网络的结构和演变、以及社区在网络中的阶层。此外,社区层次研究还在用户行为分析、反恐追踪、病毒传播等方面有着广泛应用。但现时大多数社区层次结构发现思想都是在已有社区发现方法上的延伸,具有一定的局限性,且缺乏对社区层次结构合理性的有效评估,也无法发现同一层次上的子社区结构。为了解决上述问题,本文在深入探索局部社区发现方法的基础上,提出了反映节点在网络中聚集特性的极大度数节点的定义和基于极大度数节点的社会网络局部社区层次发现算法——基于极大度数节点的复杂网络社区层次结构研究算法(HCSD-MN算法)。本算法首先对社区层次进行横向发现:考虑了节点在网络中的作用,根据起始节点最近关联的的极大度数点数量划分出相应的主题社区;然后对社区层次结构进行纵向研究:构造出节点间相似度较高的起始节点集,并通过调整社区-分辨率变化级别,快速划分社区层次,进而发现社区的演变途径,特别是社区层次的跃变,以及对应的社区结构饱和状态。本文还提出使用NMI标准来评估HCSD-MN算法的有效性,并与其他算法进行比较,其中,NMI是目前被广泛用于社区层次发现方法检测的标准。实验证明,该算法不仅能获得正确的社区结构,而且能有效发现社区层次跃变,以及社区各层次中存在的小社区结构。(本文来源于《华南理工大学》期刊2011-06-05）
本报,毛江华[8]（2008）在《邢明:“另类”天涯路》一文中研究指出第一眼看到邢明，是在清华科技园里的一家咖啡馆。邢明绝对颠覆了大多数人对Web2.0创业者的形象定位。他西装笔挺、老成持重、内敛得近乎拘谨。 9年创业路，邢明算不上很成功。期间，互联网已成就了张朝阳、马化腾、陈天桥、马云等声名显赫的人物；但邢明的确又(本文来源于《计算机世界》期刊2008-11-17）
张守明[9]（2007）在《我州社区基础设施得到极大改善》一文中研究指出本报博乐11月12日讯 张守明报道 日前在博乐市长江路社区采访时发现，宽敞明亮的图书阅览室，几台电脑整齐地靠墙排放，几个小学生正在上网，2千多册图书杂志按次序码放着。社区党支部副书记(本文来源于《博尔塔拉报》期刊2007-11-13）
蔡玉高,凌军辉[10]（2006）在《南京锁金村：和谐看得见,幸福摸得着》一文中研究指出新华社南京11月9日电(蔡玉高 凌军辉)社区和谐不和谐，百姓幸福不幸福……在南京市玄武区锁金村街道，这些抽象的概念被量化了。 按照构建和谐社会的要求，结合群众、专家意见，锁金村自去年以来相继出台了《和谐社区评价准则》等，为社区和谐与居(本文来源于《新华每日电讯》期刊2006-11-10）
极大社区论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了能在大数据中准确快速地寻找到网络结构,该文提出一种基于社区极大类的大数据聚类算法。对于初始节点不确定和适应度函数计算所带来的时间消耗,引入局部关键节点和对适应度公式进行改进来减少时间消耗。对于初始社区的形成,引入了极大团的概念并通过分析极大团的特性,得出社区的核心类别是由极大团构成,同时提出通过极大团的发现来得到局部核心类别的方法并提出了极大团发现算法的并行策略,然后提出整个算法的并行策略并在真实数据集上实验。实验结果证明该文提出的算法是可行和有效的,适用于大规模数据的网络结构发现。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
极大社区论文参考文献
[1].王诗玉,许国艳,石水倩.基于极大团的标签传播重迭社区发现算法[J].电子测量技术.2018
[2].钱晓东,曹阳.基于社区极大类发现的大数据并行聚类算法[J].南京理工大学学报.2016
[3].刘井莲,赵卫绩,佟良.一种基于极大完全图扩展的社区挖掘算法[J].河南科学.2015
[4].周连武,陈丽.市民点赞文明创建“升级版”[N].衡阳日报.2015
[5].张楠.基于极大团的重迭社区发现算法的研究与实现[D].东北大学.2014
[6].陈晓波.社区矫正“全时”管理[N].云南日报.2011
[7].吴婷婷.基于极大度数节点的复杂网络社区层次结构发现研究[D].华南理工大学.2011
[8].本报,毛江华.邢明:“另类”天涯路[N].计算机世界.2008
[9].张守明.我州社区基础设施得到极大改善[N].博尔塔拉报.2007
[10].蔡玉高,凌军辉.南京锁金村：和谐看得见,幸福摸得着[N].新华每日电讯.2006