| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 非重叠社区发现国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 重叠社区发现国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于多目标优化的社区发现算法国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的工作与安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于多目标粒子群的社区发现相关基础 | 第19-28页 |
| 2.1 复杂网络基础知识 | 第19-21页 |
| 2.2 离散粒子群算法在社区结构发现的应用 | 第21-22页 |
| 2.2.1 社区结构的离散编码方式 | 第21-22页 |
| 2.2.2 离散粒子群算法 | 第22页 |
| 2.3 多目标优化问题 | 第22-24页 |
| 2.4 社区划分的评价函数 | 第24-27页 |
| 2.4.1 多目标评价函数 | 第24页 |
| 2.4.2 模块度函数 | 第24-26页 |
| 2.4.3 标准化互信息 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于多目标粒子群的社区发现算法 | 第28-43页 |
| 3.1 算法框架 | 第28-29页 |
| 3.2 改进粒子更新策略 | 第29-32页 |
| 3.3 改进多目标优化 | 第32-33页 |
| 3.4 时间复杂度分析 | 第33-34页 |
| 3.5 实验与分析 | 第34-41页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第34-36页 |
| 3.5.2 LFR基准网络试验结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.5.3 真实网络实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于多目标粒子群的重叠社区发现算法 | 第43-54页 |
| 4.1 算法框架 | 第43-44页 |
| 4.2 候选重叠结点筛选算法 | 第44-46页 |
| 4.3 重叠结点检测 | 第46-47页 |
| 4.4 时间复杂度分析 | 第47-48页 |
| 4.5 实验与分析 | 第48-53页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第48-49页 |
| 4.5.2 LFR基准网络试验结果与分析 | 第49-51页 |
| 4.5.3 真实网络实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 工作总结 | 第54-55页 |
| 5.2 工作展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附录1攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-63页 |
| 附录2攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第63页 |