文档介绍：日期龇导师签名:√嬲本人签名:邀螳盏本学位论文属于保密,在一年解密后适用本授权书。本人签名:孤型釜聋西安电子科技大学学位论文独创性虼葱滦声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切的法律责任。关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。C艿穆畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑日期望』圭。圭日期迦。琹丕
—————————————塑兰—⋯洲《髄摘要近年来,随着社会网络研究的兴起,对社会网络中的社区结构进行检测,逐渐成为了研究的热点。社区结构是社会网络最重要的拓扑结构属性之一,它揭示了社会网络的隐藏规律和行为特征。而现实世界中的社会网络多数都是动态网络,动态网络的社区结构会随着时间不断演化,因此它比静态网络社区检测更富有挑战性。目前对于动态网络社区检测问题,进行的研究还只是处于起步阶段,所提出的方法也不多见。针对于传统的方法不能够自动识别社区个数,而且需要预先设定权重参数来控制对两个代价函数的不同侧重,本文基于多目标免疫算法,提出了三种动态网络社区检测算法来解决动态网络社区检测问题。本文的主要工作曰谌斯っ庖呦低车牡亩嗄勘暧呕惴ǎ捶侵淞谟蛎庖咚惴ㄐ;础,提出了一种新的动态网络社区检测算法。该算法以模块度和规范化的互信息熵作为优化的目标函数,用社团划分得分作为每个时刻最优解的选择标准,这样就可以克服传统算法的缺点,新算法不仅可以找到相对较好的解,发现每个时刻比较准确的社区结构,而且得到的结果也相对比较稳定。攵苑侵淞谟蛎庖咚惴ǘ韵∈枨虻母鎏逅阉鞑煌晟频娜钡悖ɡ砜搜策略引入到该算法中,提出了基于拉马克多目标免疫算法的动态网络社区检测算法。通过在非支配种群的产生阶段加入局部搜索策略,来加强原算法的全局寻优能力和快速收敛能力。通过仿真试验,证明了加入局部搜索能进一步提高算法的A丝朔诹诮拥惚嗦敕绞降娜毕菀约熬植克阉鞣较虿豢煽兀颐翘岢隽艘种新的基于多目标密母算法的动态社区检测算法。该算法采用直接编码的方式,使用简单的启发式搜索对初始种群进行预处理,而且根据直接编码方式的特点,采用双路交叉与单点变异方式来替代原算法中的重组和超变异操作,同时为了提高算法的性能,我们加入了基于多目标密母算法的局部搜索策略,而在选择最优解时,我们使用了模块密度作为选择标准来弥补模块度函数的不足。通过一系列的实验,证明了新的算法不仅可以准确的检测出每个时刻的社区结构,而且可以追踪到详细的社区演化特征,同时,该算法的稳定性也相对较高。关键词:人工免疫系统密母算法动态网络社区检测多目标优化如下:性能。掂丽
摘要Ⅱ
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章社会网络相关理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.社会网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于非支配邻域免疫算法的动态网络社