| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-14页 |
| ·复杂网络的研究背景综述 | 第8-11页 |
| ·论文的研究意义 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容和方法 | 第12-13页 |
| ·论文的总体框架 | 第13-14页 |
| 2 关键技术的设计与研究 | 第14-26页 |
| ·基于概率方法的社区划分算法 | 第14-19页 |
| ·当前社区划分算法研究的相关调研 | 第14-17页 |
| ·改进的社区划分算法 | 第17-19页 |
| ·基于改进的社区划分算法和图布局算法的网络可视化方法 | 第19-21页 |
| ·当前网络可视化的相关调研 | 第19页 |
| ·网络可视化方法 | 第19-21页 |
| ·基于时间和相似性的网络演变分析方法 | 第21-23页 |
| ·当前网络演变分析的相关调研 | 第21-22页 |
| ·网络演变分析方法 | 第22-23页 |
| ·社区分析的对比指标 | 第23-26页 |
| 3 实验方案 | 第26-31页 |
| ·当前学科文献热点识别的研究现状 | 第26-27页 |
| ·文献热点识别和演变的研究技术路线 | 第27-28页 |
| ·数据来源与预处理 | 第28-30页 |
| ·实验数据来源 | 第28页 |
| ·实验数据的基本统计 | 第28-29页 |
| ·实验数据预处理 | 第29-30页 |
| ·构建文献网络的复杂网络模型 | 第30-31页 |
| 4 实证分析 | 第31-46页 |
| ·网络拓扑特性分析 | 第31-33页 |
| ·Scale-free特性检验 | 第31-32页 |
| ·Small world特性检验 | 第32-33页 |
| ·网路节点的统计分析 | 第33-34页 |
| ·关键词词频分析 | 第33页 |
| ·关键词度值分析 | 第33-34页 |
| ·基于社区划分的热点主题识别及验证 | 第34-36页 |
| ·基于社区划分的热点主题识别 | 第34-36页 |
| ·社区划分结果正确性检验 | 第36页 |
| ·主题域的热点分析 | 第36-42页 |
| ·主题域之间热点关联度分析 | 第36-39页 |
| ·主题域内部热点关联度分析 | 第39-42页 |
| ·研究领域核心研究者分析 | 第42-43页 |
| ·主题域的演变分析 | 第43-46页 |
| 5 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·论文总结 | 第46页 |
| ·论文展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 个人简介 | 第50-51页 |
| 导师简介 | 第51-52页 |
| 获得成果目录 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |