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多目标复杂网络社团检测算法和决策策略研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景与意义第9-12页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 本文的工作与安排第14-16页
第二章 相关理论第16-23页
    2.1 复杂网络相关理论第16-19页
        2.1.1 复杂网络的表示方法第16-17页
        2.1.2 社团结构的定义第17-19页
    2.2 多目标优化相关理论第19-21页
    2.3 性能评价指标第21-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 基于Knee Point的多目标社团检测算法第23-38页
    3.1 Knee Point简介第23-24页
    3.2 KP-Net算法第24-30页
        3.2.1 KP-Net算法思想第24-26页
        3.2.2 目标函数第26-28页
        3.2.3 编码方式和初始化第28-29页
        3.2.4 遗传操作第29-30页
    3.3 实验与分析第30-37页
        3.3.1 基准网络实验结果第30-32页
        3.3.2 真实世界网络实验结果第32-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 多目标优化复杂网络社团检测决策策略第38-50页
    4.1 基于Knee Point的决策策略第38-39页
    4.2 基于投票的决策策略第39-41页
    4.3 NSGA-Ⅱ简介第41-43页
        4.3.1 NSGA-Ⅱ思想第41-42页
        4.3.2 目标函数第42-43页
    4.4 实验与分析第43-49页
        4.4.1 GN基准网络实验结果第43-46页
        4.4.2 真实世界网络实验结果第46-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第五章 总结和展望第50-52页
    5.1 工作总结第50-51页
    5.2 未来展望第51-52页
参考文献第52-58页
致谢第58-60页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第60-61页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第61页

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