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复杂网络社区结构的重叠社区发现和鲁棒性分析

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-20页
    1.1 研究背景及意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-19页
        1.2.1 社社区发现的研究现状第17-18页
        1.2.2 网网络鲁棒性的研究现状第18-19页
    1.3 本文的主要工作和结构安排第19-20页
第二章 复杂网络社区发现和鲁棒性相关理论第20-32页
    2.1 复杂网络的基本概念第20-24页
        2.1.1 复复杂网络的基本概念和表现形式第20-22页
        2.1.2 复复杂网络模型与网络特征量第22-24页
    2.2 复杂网络的经典社区和重叠社区发现算法第24-28页
        2.2.1 谱谱平分法第25-26页
        2.2.2 K-L算算法第26页
        2.2.3 GN算算法第26-27页
        2.2.4 Newman快快速算法第27-28页
        2.2.5 派派系过滤方法第28页
    2.3 复杂网络的鲁棒性第28-32页
第三章 基于Memetic和模糊算法的重叠社区检测第32-48页
    3.1 引言第32-33页
    3.2 相关工作第33-35页
        3.2.1 模模块度第33页
        3.2.2 模模块度密度第33-34页
        3.2.3 模模糊评价指标第34-35页
    3.3 基于Memetic算法的社区检测第35-38页
        3.3.1 编编码方式及初始化第36页
        3.3.2 遗遗传操作第36-38页
        3.3.3 局局部搜索第38页
    3.4 实验仿真及结果分析第38-44页
        3.4.1 实实验参数和数据集第38-39页
        3.4.2 相相似性评价第39-40页
        3.4.3 实实验结果分析第40-44页
    3.5 本章小结第44-48页
第四章 基于桥节点攻击下的复杂网络社区鲁棒性增强第48-62页
    4.1 引言第48页
    4.2 桥节点攻击模式下网络社区鲁棒性第48-56页
        4.2.1 桥桥节点攻击模式第48-52页
        4.2.2 网网络社区鲁棒性第52-53页
        4.2.3 基基于模拟退火的社区鲁棒性优化策略第53-56页
    4.3 实验仿真及结果分析第56-60页
        4.3.1 实实验数据集和评价指标第56页
        4.3.2 多多种攻击策略下实验结果第56-59页
        4.3.3 混混合攻击策略下实验结果第59-60页
    4.4 本章小结第60-62页
第五章 总结与展望第62-64页
参考文献第64-70页
致谢第70-72页
作者简介第72-73页

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