摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-12页 |
第一章 绪论 | 第12-20页 |
·研究背景与意义 | 第12-13页 |
·研究背景 | 第12页 |
·研究意义 | 第12-13页 |
·国内外发展现状 | 第13-16页 |
·国外发展现状 | 第13-14页 |
·国内发展现状 | 第14-16页 |
·社会网络分析存在的问题及挑战 | 第16-17页 |
·论文的基本内容和组织结构 | 第17-18页 |
·小结 | 第18-20页 |
第二章 相关概念与综述 | 第20-30页 |
·粒子群优化算法 | 第20-23页 |
·粒子群算法的起源 | 第21页 |
·粒子群算法研究现状 | 第21-22页 |
·基于粒子群算法的社会网络分析 | 第22-23页 |
·网络社区结构分析 | 第23-28页 |
·基本概念介绍 | 第23-24页 |
·网络社区结构特征 | 第24-25页 |
·主要数据集 | 第25-28页 |
·小结 | 第28-30页 |
第三章 基于动量粒子群优化的网络社区动态挖掘 | 第30-43页 |
·问题背景 | 第30页 |
·求解约束优化问题的动量粒子群算法 | 第30-38页 |
·约束优化问题的一般形式 | 第31页 |
·常见的约束处理技术 | 第31页 |
·动量粒子群算法 | 第31-32页 |
·本文处理约束的策略 | 第32-33页 |
·求解约束优化问题的动量粒子群算法流程 | 第33-34页 |
·求解约束优化问题的动量粒子群算法收敛性分析 | 第34-35页 |
·测试函数 | 第35-37页 |
·实验设置及结果 | 第37-38页 |
·基于动量粒子群优化的社区挖掘算法 | 第38-40页 |
·粒子编码方案 | 第39-40页 |
·粒子适应度定义 | 第40页 |
·实验测试 | 第40-42页 |
·小结 | 第42-43页 |
第四章 启发式动态社区挖掘算法研究与实现 | 第43-50页 |
·问题背景 | 第43页 |
·启发式动态社区挖掘分析 | 第43-44页 |
·算法分析 | 第44-48页 |
·粗略社区结构挖掘 | 第44-45页 |
·精细社区内容划分 | 第45-47页 |
·算法流程 | 第47-48页 |
·实验结果 | 第48-49页 |
·仿真环境与参数设置 | 第48页 |
·实验结果分析 | 第48-49页 |
·小结 | 第49-50页 |
第五章 基于角色划分的动态社区挖掘算法 | 第50-68页 |
·问题背景 | 第50-53页 |
·相关概念介绍 | 第53-58页 |
·关系矩阵 | 第53-54页 |
·社区特征向量 | 第54-56页 |
·社区种子 | 第56-58页 |
·强连通社区 | 第58页 |
·算法流程 | 第58-60页 |
·实验结果与对比 | 第60-67页 |
·简单网络实验结果 | 第60-63页 |
·复杂网络实验结果 | 第63-67页 |
·小结 | 第67-68页 |
第六章 社会网络安全保护策略分析 | 第68-78页 |
·问题背景 | 第68-69页 |
·相关概念 | 第69-70页 |
·柔性抗攻击 | 第69页 |
·随机攻击和蓄意攻击 | 第69-70页 |
·基于动态角色挖掘的个性化安全保护策略 | 第70-76页 |
·网络主要架构 | 第70-73页 |
·柔性抗攻击能力分析对比 | 第73页 |
·“个性化”防护策略 | 第73页 |
·抗攻击性能分析 | 第73-76页 |
·小结 | 第76-78页 |
第七章 网络社区动态角色挖掘算法在社会网络服务中的应用 | 第78-96页 |
·问题背景 | 第78页 |
·社会网络 | 第78-79页 |
·个性化服务 | 第79-81页 |
·SNS科技论文管理平台 | 第81-94页 |
·系统定位 | 第81-83页 |
·个性化定制服务 | 第83-84页 |
·系统功能 | 第84页 |
·系统原理与实现 | 第84-92页 |
·个性化服务的意义 | 第92-93页 |
·运行结果对比 | 第93-94页 |
·小结 | 第94-96页 |
第八章 结论与展望 | 第96-100页 |
·结论 | 第96-97页 |
·展望 | 第97-100页 |
主要创新点 | 第100-101页 |
参考文献 | 第101-106页 |
攻读博士期间发表论文情况 | 第106-108页 |
致谢 | 第108-109页 |
作者简介 | 第109-110页 |