| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 非重叠社团发现算法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 重叠社团发现算法 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论知识介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 图和图的相关矩阵 | 第15-17页 |
| 2.1.1 图的邻接矩阵 | 第15页 |
| 2.1.2 图的度矩阵 | 第15-16页 |
| 2.1.3 图的拉普拉斯矩阵 | 第16-17页 |
| 2.1.4 矩阵相似性 | 第17页 |
| 2.1.5 Jordan标准型 | 第17页 |
| 2.2 遗传算法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 问题空间编码 | 第18-19页 |
| 2.2.2 初始化群体 | 第19页 |
| 2.2.3 适应度函数选取 | 第19页 |
| 2.2.4 选择算子 | 第19页 |
| 2.2.5 交叉算子 | 第19-20页 |
| 2.2.6 变异算子 | 第20页 |
| 2.2.7 终止条件 | 第20页 |
| 2.2.8 遗传算法的特点与不足 | 第20-21页 |
| 2.3 模块度函数 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 网络社团个数先验知识的获取 | 第23-31页 |
| 3.1 Jordan型的图论特征分析 | 第24-25页 |
| 3.2 Jordan型的聚类特征分析 | 第25-28页 |
| 3.3 根据Jordan型的社团个数先验知识获取 | 第28-29页 |
| 3.4 实验验证 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于进化思想的重叠社团发现方法 | 第31-47页 |
| 4.1 FEA算法描述 | 第31-33页 |
| 4.2 FEA算法分析 | 第33-35页 |
| 4.3 实验工具 | 第35页 |
| 4.4 基于FEA的重叠社团发现 | 第35-45页 |
| 4.4.1 Zachary karate club网络 | 第35-43页 |
| 4.4.2 dolphin网络 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 5.1 工作总结 | 第47页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 在学期间的研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |