基于多目标优化的社团发现及系统实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景 | 第9-11页 |
| ·研究内容 | 第11-13页 |
| ·遗传算法用于社团发现 | 第11-12页 |
| ·多目标进化算法用于社团发现 | 第12-13页 |
| ·原型系统的研究与实现 | 第13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 相关工作 | 第15-21页 |
| ·社团发现算法简介 | 第15-17页 |
| ·社团的定义 | 第15页 |
| ·现有的社团发现算法介绍 | 第15-17页 |
| ·遗传算法简介 | 第17-19页 |
| ·多目标优化问题简介 | 第19-20页 |
| ·多目标优化进化算法介绍 | 第19页 |
| ·占优树介绍 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 遗传社团发现算法的研究 | 第21-31页 |
| ·算法模型的产生 | 第21-26页 |
| ·算法框架 | 第21-23页 |
| ·目标函数 | 第23页 |
| ·基因表示法 | 第23-25页 |
| ·遗传操作 | 第25-26页 |
| ·实验 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于进化多目标优化的社区发现算法的研究 | 第31-49页 |
| ·算法模型的产生 | 第31-35页 |
| ·目标函数 | 第32-33页 |
| ·基因表示法和遗传操作 | 第33页 |
| ·MOCD算法框架 | 第33-35页 |
| ·解模型的选择 | 第35-39页 |
| ·最大Q值模型 | 第35页 |
| ·强社团模型 | 第35-36页 |
| ·弱社团模型 | 第36-37页 |
| ·最大-最小距离选择模型 | 第37-39页 |
| ·实验 | 第39-47页 |
| ·多解分析 | 第40-42页 |
| ·解模型分析 | 第42-46页 |
| ·人工网络实验 | 第42-44页 |
| ·实际网络实验 | 第44-46页 |
| ·总结与讨论 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 原型系统的实现 | 第49-66页 |
| ·功能分析 | 第49-50页 |
| ·前台功能分析 | 第49-50页 |
| ·后台功能分析 | 第50页 |
| ·详细设计 | 第50-59页 |
| ·逻辑架构设计 | 第50-54页 |
| ·各层的详细设计 | 第54-59页 |
| ·界面层详细设计 | 第54-55页 |
| ·可视化层详细设计 | 第55-56页 |
| ·数据处理层详细设计 | 第56-58页 |
| ·数据读取层详细设计 | 第58-59页 |
| ·测试结果 | 第59-65页 |
| ·功能测试 | 第59-61页 |
| ·一个完整的测试 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·全文总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第75页 |
