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基于差分进化优化的社交网络可视化

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 论文主要工作第12-13页
    1.4 论文结构第13-15页
第二章 相关理论概述第15-35页
    2.1 社交网络可视化第15-24页
        2.1.1 社交网络可视化布局算法第16-22页
        2.1.2 差分进化算法及其在可视化领域的应用第22-24页
    2.2 社区发现算法第24-27页
        2.2.1 基于模块度优化的社区发现算法第24-25页
        2.2.2 标签传播算法第25-26页
        2.2.3 派系过滤算法第26-27页
    2.3 关键节点检测第27-29页
        2.3.1 度中心性第27-28页
        2.3.2 介数中心性第28页
        2.3.3 接近中心性第28-29页
    2.4 边绑定算法第29-33页
        2.4.1 基于几何结构的边绑定第30-31页
        2.4.2 基于多级凝聚的边绑定第31-32页
        2.4.3 基于骨架结构的边绑定第32-33页
    2.5 本章小结第33-35页
第三章 基于差分进化的社交网络可视化第35-47页
    3.1 社交网络可视化布局方案第35-37页
    3.2 基于差分进化的布局算法第37-41页
        3.2.1 基于弹簧模型的变异过程第37-38页
        3.2.2 基于概率选择的交叉过程第38-39页
        3.2.3 基于适应度函数的选择过程第39-41页
    3.3 Louvain算法第41-43页
    3.4 FDEB算法第43-45页
    3.5 本章小结第45-47页
第四章 实验与仿真第47-57页
    4.1 实验环境第47页
    4.2 数据处理与分析第47-50页
        4.2.1 数据来源第48页
        4.2.2 属性分析第48-49页
        4.2.3 结构分析第49-50页
    4.3 仿真结果及分析第50-55页
        4.3.1 karate club可视化结果及分析第50-51页
        4.3.2 polbooks可视化结果及分析第51-52页
        4.3.3 专家合作关系网络可视化结果及分析第52-55页
    4.4 本章小结第55-57页
第五章 总结与展望第57-59页
    5.1 本文总结第57页
    5.2 研究展望第57-59页
参考文献第59-63页
发表论文和参加科研情况第63-65页
致谢第65页

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