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摘 要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景与意义
1.1.1 课题研究的背景
1.1.2 课题研究的意义
1.2 社团检测的研究现状
1.2.1 非重叠社团检测算法
1.2.2 重叠社团检测算法
1.3 本论文的主要工作与内容安排
第二章 复杂网络与灰狼优化算法的相关理论
2.1 复杂网络社团检测的相关理论
2.1.1 复杂网络的表示方法与社团结构的定义
2.1.2 社团结构质量的评价指标
2.2 灰狼优化算法
2.2.1 灰狼优化算法的基本原理
2.2.2 灰狼优化算法的数学模型
2.2.3 灰狼优化算法的改进与应用
第三章 基于灰狼优化算法和标签传播思想的非重叠社团检测算法
3.1 搜索节点的离散编码
3.2 GWO-net
3.2.1 算法流程
3.2.2 目标函数
3.2.3 初始化
3.2.4 进化
3.2.5 突变操作
3.2.6 爬山搜索策略
3.2.7 时间复杂度分析
3.3 实验结果及分析
3.3.1 实际网络
3.3.2 实验结果
3.4 本章小结
第四章 基于灰狼优化算法和节点邻居社团内度之和的重叠社团检测算法
4.1 节点邻居社团内度之和及其标准差
4.2 搜索节点编码
4.3 OLGWO-net
4.3.1 算法流程
4.3.2 初始化
4.3.3 进化
4.3.4 突变操作
4.3.5 爬山搜索策略
4.3.6 时间复杂度分析
4.4 实验结果及分析
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 未来研究方向展望
参考文献
在学期间的研究成果
致 谢