| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 复杂网络中的社区检测算法 | 第13-22页 |
| 2.1 非重叠社区检测算法 | 第13-16页 |
| 2.2 重叠社区检测算法 | 第16-19页 |
| 2.3 动态社区检测算法 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基本概念与相关算法介绍 | 第22-28页 |
| 3.1 复杂网络的表示 | 第22页 |
| 3.2 多目标优化概念 | 第22-24页 |
| 3.3 差分进化算法 | 第24-25页 |
| 3.3.1 变异操作 | 第24页 |
| 3.3.2 交叉操作 | 第24页 |
| 3.3.3 选择操作 | 第24-25页 |
| 3.3.4 算法流程 | 第25页 |
| 3.4 布谷鸟搜索算法 | 第25-27页 |
| 3.4.1 寄生行为 | 第25-26页 |
| 3.4.2 莱维飞行 | 第26页 |
| 3.4.3 算法流程 | 第26-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于莱维飞行与离散差分进化的多目标社区检测算法 | 第28-46页 |
| 4.1 算法思想 | 第28页 |
| 4.2 MOCL-DDE算法 | 第28-32页 |
| 4.2.1 编码方式 | 第28-29页 |
| 4.2.2 目标函数 | 第29-30页 |
| 4.2.3 外部存储库 | 第30页 |
| 4.2.4 候选鸟巢 | 第30-31页 |
| 4.2.5 算法框架 | 第31-32页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第32-45页 |
| 4.3.1 评价指标 | 第33页 |
| 4.3.2 人工数据集 | 第33-35页 |
| 4.3.3 真实数据集 | 第35-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于莱维飞行的重叠社区检测算法 | 第46-56页 |
| 5.1 算法思想 | 第46页 |
| 5.2 LFOCDA算法 | 第46-49页 |
| 5.2.1 编码方式 | 第46-47页 |
| 5.2.2 标签传播 | 第47页 |
| 5.2.3 异步更新 | 第47-48页 |
| 5.2.4 重叠节点判断 | 第48页 |
| 5.2.5 算法框架 | 第48-49页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第49-55页 |
| 5.3.1 评价指标 | 第49-50页 |
| 5.3.2 人工数据集 | 第50-51页 |
| 5.3.3 真实数据集 | 第51-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 6.1 主要结论 | 第56页 |
| 6.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 在学期间的研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |