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1 绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 本书的主要研究内容 5

1.4 本书结构 7

2 基于序号编码的改进遗传模糊聚类算法 10

2.1 引言 10

2.2 基于序号编码的改进遗传模糊聚类算法 12

2.3 实验及分析 15

2.4 本章小结 18

3 基于弧度点对称距离的自适应动态聚类算法 20

3.1 引言 20

3.2 点对称距离 21

3.3 弧度距离 22

3.4 基于弧度的点对称距离 24

3.5 改进的遗传聚类算法 25

3.6 实验结果和分析 29

3.7 本章小结 32

4 基于自适应遗传算法的有趣分类规则知识发现 33

4.1 引言 33

4.2 有趣规则的评价标准 34

4.3 基于自适应遗传算法的有趣分类规则知识发现 37

4.4 实验及分析 40

4.5 本章小结 45

5 基于无参核学习的Laplacian正则化最小二乘分类 46

5.1 引言 46

5.2 无参核学习 47

5.3 基于无参核学习的LapRLSC 49

5.4 实验结果 52

5.5 本章小结 58

6 基于自适应近邻传播的社区发现算法 59

6.1 引言 59

6.2 相关工作 60

6.3 基于自适应近邻传播的社区发现算法 62

6.4 实验 64

6.5 本章小结 70

7 基于改进标签传播的社区发现算法 71

7.1 引言 71

7.2 标签传播算法 72

7.3 LPAC算法 74

7.4 实验 77

7.5 本章小结 83

8 基于结构相似度仿射传播的社团检测算法 84

8.1 引言 84

8.2 节点相似性度量 85

8.3 快速仿射传播聚类算法 90

8.4 实验 92

8.5 本章小结 96

9 总结与展望 97

9.1 总结 97

9.2 展望 98

参考文献 100