| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·复杂网络社区检测研究背景及意义 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·进化计算 | 第9-11页 |
| ·进化算法简介 | 第9-10页 |
| ·多目标进化算法 | 第10-11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 同时检测分离和重叠社区的多目标进化算法 | 第12-34页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·相关算法工作 | 第12-14页 |
| ·目标函数 | 第12-14页 |
| ·MEA_CDPs | 第14-17页 |
| ·编码表示 | 第14-15页 |
| ·目标函数 | 第15-16页 |
| ·算法流程 | 第16-17页 |
| ·改进算法 iMEA_CDPs | 第17-22页 |
| ·编码表示 | 第18页 |
| ·目标函数 | 第18-21页 |
| ·进化算子 | 第21页 |
| ·算法流程 | 第21-22页 |
| ·iMEA_CDPs 和 MEA_CDPs 实验对比 | 第22-27页 |
| ·计算机生成网络 | 第23-24页 |
| ·测试真实网络 | 第24-27页 |
| ·不同重叠范围的社区结构 | 第27-28页 |
| ·算法参数分析 | 第28-30页 |
| ·多目标框架比较 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 基于相似度的符号网络社区检测多目标进化算法 | 第34-56页 |
| ·符号网络 | 第34-35页 |
| ·相关工作 | 第35-36页 |
| ·基于相似度的符号网络社区检测多目标进化算法 | 第36-44页 |
| ·符号网络的多目标意义 | 第36页 |
| ·相似度及目标函数 | 第36-39页 |
| ·直接和间接相结合的表示方法 | 第39-41页 |
| ·进化算子 | 第41-42页 |
| ·MEAs-SN 的实现 | 第42-44页 |
| ·相关实验 | 第44-55页 |
| ·评价标准和计算机生成网络模型 | 第44-45页 |
| ·对基准网络的测试 | 第45-47页 |
| ·对分离的计算机生成网络模型的测试 | 第47-53页 |
| ·对重叠的计算机生成网络模型的测试 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 社区检测在个性化推荐系统的应用 | 第56-66页 |
| ·推荐系统相关技术介绍 | 第56-57页 |
| ·协同过滤技术 | 第57-59页 |
| ·协同过滤流程 | 第57-58页 |
| ·协同过滤的缺陷 | 第58-59页 |
| ·基于相似度的社区检测 | 第59-60页 |
| ·基于网络社区的协同过滤推荐方法 | 第60-62页 |
| ·实验 | 第62-65页 |
| ·社区检测实验 | 第62-63页 |
| ·协同过滤推荐实验 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文工作总结 | 第66页 |
| ·未来工作的展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 作者研究生期间的科研成果 | 第74-76页 |
| 作者研究生期间参与的科研项目 | 第76-77页 |