| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 研究背景及研究现状概述 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.1 网络数据 | 第11-12页 |
| 1.1.2 随机分块模型 | 第12-14页 |
| 1.2 研究的现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 分类的方法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 估计K | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 基于无回溯矩阵的估计方法 | 第18-21页 |
| 2.1 无回溯矩阵(non-backtracking matrix)的相关定义 | 第18-19页 |
| 2.2 基于无回溯矩阵的估计方法 | 第19-20页 |
| 2.3 基于无回溯矩阵的估计方法的相合性 | 第20-21页 |
| 第三章 基于贝特黑塞矩阵的估计方法 | 第21-33页 |
| 3.1 贝特黑塞矩阵(Bethe Hessian matrix)的相关定义 | 第21页 |
| 3.2 基于贝特黑塞矩阵的估计方法 | 第21-22页 |
| 3.3 基于贝特黑塞矩阵估计方法的相合性证明 | 第22-30页 |
| 3.4 附录 | 第30-33页 |
| 3.4.1 (3.12)的证明 | 第30-31页 |
| 3.4.2 (3.13)的证明 | 第31页 |
| 3.4.3 当r取特殊值时,条件的验证 | 第31-33页 |
| 第四章 模拟研究 | 第33-41页 |
| 4.1 数值模拟 | 第33-38页 |
| 4.2 实际数据分析 | 第38-41页 |
| 第五章 结论与展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 研究生期间参加的学术活动 | 第49页 |