摘要社团发掘算法在研究领域占据着日趋重要的地位。 本文从设计思路的角度对社团发掘算法进行分析。根据对算法衡量标准和 3 个典型社团分类算法的详尽比较，笔者总结了如何选择、设计衡量标准以及对于社团分类算法应当关注的三个要点（可靠性，粒度控制，与数据结构相关的优化）。据此提出了算法设计原则（该设计原则阐明了社团发掘算法的设计、算法衡量标准和实际分类结果三者之间的的关系）和算法设计模型的细节。在此基础上，本文根据提出的模型设计了一个新的算法，给出了新算法的详细执行步骤，讨论了如何灵活运用该模型改进算法。在最后本文给出了关于CNM 算法和新算法的部分测试结果。   60361
毕业论文关键词  社团发掘  社团分类  群聚算法  凝聚算法  算法分析     
Title   Researching and Implementing Community Detection  Algorithms on Complex Networks 
Abstract Community detection algorithm becomes increasingly important these days. In this article, the author intent to analyze community detection algorithms according to the designing idea. Basing on the analysis and contrasts among 3 detection algorithms and benchmarks, the article summarizes the method of choosing and designing benchmark as well as three crucial facets (reliability, resolution, optimization about data structure) that we should concern when proposing an algorithm. 复杂网络社团结构发现算法研究与实现:http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_65828.html