| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-30页 |
| ·复杂社会网络研究的主要内容及意义 | 第16-21页 |
| ·研究内容 | 第17-20页 |
| ·研究意义 | 第20-21页 |
| ·复杂社会网络研究面临的主要挑战 | 第21-23页 |
| ·本论文研究的主要问题和研究方法 | 第23-25页 |
| ·本论文的组织结构、各章内容概述和创新点 | 第25-30页 |
| 第二章 社会网络结构的测度指标：从传统社会学研究到复杂网络研究 | 第30-56页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·基本概念 | 第31-32页 |
| ·传统社会学研究下的网络结构测度指标 | 第32-41页 |
| ·社会距离测度 | 第33页 |
| ·连通性测度 | 第33页 |
| ·中心性分析 | 第33-36页 |
| ·结构洞分析 | 第36-38页 |
| ·结构同型分析 | 第38-39页 |
| ·小团体分析 | 第39-41页 |
| ·复杂网络研究下的网络结构测度指标 | 第41-54页 |
| ·平均最短距离 | 第42-43页 |
| ·聚集系数及分层指数 | 第43-45页 |
| ·结点度分布和度指数 | 第45页 |
| ·度相关,介中性相关和同型系数 | 第45-48页 |
| ·介数分布和负载量指数 | 第48页 |
| ·群结构测度 | 第48-50页 |
| ·网络自相似测度 | 第50-51页 |
| ·模体测度 | 第51-52页 |
| ·有向网络互惠性分析 | 第52-53页 |
| ·加权网络结构分析 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 第三章 复杂网络幂律函数标度指数的估计与检验 | 第56-63页 |
| ·引言 | 第56-58页 |
| ·幂律度分布的标度指数估计 | 第58页 |
| ·幂律形式的层次聚集函数的标度指数估计 | 第58-60页 |
| ·检验 | 第60-61页 |
| ·应用举例 | 第61页 |
| ·小结 | 第61-63页 |
| 第四章 抽样对复杂网络多重结构特征的影响 | 第63-74页 |
| ·引言 | 第63-65页 |
| ·研究方案 | 第65-67页 |
| ·抽样方法设计 | 第65页 |
| ·结构特征选取 | 第65-66页 |
| ·网络数据生成 | 第66-67页 |
| ·结果分析 | 第67-72页 |
| ·相同抽样率下不同抽样方法对网络多重结构特征影响的比较分析 | 第67页 |
| ·不同抽样方法下结果对于抽样率变动的敏感分析 | 第67-70页 |
| ·基于抽样变形率的网络多重结构特征的定量变化测度 | 第70-72页 |
| ·抽样策略实施建议 | 第72页 |
| ·小结 | 第72-74页 |
| 第五章 网络结构和主体策略行为的动态耦合模型（STC）的建模框架和分析方法 | 第74-103页 |
| ·引言 | 第74-76页 |
| ·复杂社会网络建模研究进展 | 第76-98页 |
| ·构造模型 | 第76-84页 |
| ·策略模型 | 第84-91页 |
| ·演化博弈模型 | 第91-94页 |
| ·模型总结和比较 | 第94-98页 |
| ·网络结构和主体策略行为的动态耦合模型（STC） | 第98-102页 |
| ·STC 模型的四要素建模框架 | 第98-99页 |
| ·STC 模型的分析方法 | 第99-102页 |
| ·小结 | 第102-103页 |
| 第六章 复杂社会网络结构演化的 STC 模型 | 第103-124页 |
| ·引言 | 第103-105页 |
| ·演化结果的四个测度指标 | 第105-107页 |
| ·度异质性 | 第106页 |
| ·聚集系数 | 第106-107页 |
| ·度相关性 | 第107页 |
| ·合作者水平 | 第107页 |
| ·STC 模型构建的四要素 | 第107-115页 |
| ·主体间博弈类型 | 第108-109页 |
| ·主体策略行为更新规则 | 第109-111页 |
| ·网络结构更新规则 | 第111-115页 |
| ·网络结构更新与主体策略行为更新的相对速度 | 第115页 |
| ·仿真过程和数据 | 第115-116页 |
| ·结果分析 | 第116-122页 |
| ·群体合作涌现的网络结构动态影响 | 第118页 |
| ·网络结构特征涌现的主体策略行为动态影响 | 第118-120页 |
| ·演化结果四个测度指标的回归分析 | 第120-122页 |
| ·小结 | 第122-124页 |
| 第七章 基于子图密度普查的快速网络机制推断方法 | 第124-143页 |
| ·引言 | 第124-127页 |
| ·网络机制推断过程 | 第127-133页 |
| ·基本步骤 | 第127-130页 |
| ·交替决策树 | 第130-133页 |
| ·子图普查算法和基于子图密度普查的快速网络机制推断方法 | 第133-140页 |
| ·穷举的子图数目普查算法 | 第133-134页 |
| ·ESA 子图密度普查算法 | 第134-137页 |
| ·RANDESU 子图密度普查算法 | 第137-139页 |
| ·基于子图密度普查的快速网络机制推断方法 | 第139-140页 |
| ·两种网络机制推断方法的结果比较 | 第140-141页 |
| ·小结 | 第141-143页 |
| 第八章 加权科研合作网络的机制推断 | 第143-160页 |
| ·引言 | 第143-144页 |
| ·加权科研合作网络 | 第144-145页 |
| ·加权复杂网络模型 | 第145-148页 |
| ·机制推断过程 | 第148-153页 |
| ·实际网络数据 | 第148页 |
| ·备选机制及训练数据 | 第148-151页 |
| ·子图普查 | 第151-153页 |
| ·机制推断结果分析 | 第153-158页 |
| ·准确性分析 | 第153-154页 |
| ·预测分数 | 第154-156页 |
| ·鲁棒性分析 | 第156页 |
| ·结构相似性比较 | 第156-158页 |
| ·小结 | 第158-160页 |
| 第九章 总结与展望 | 第160-164页 |
| ·全文回顾与总结 | 第160-162页 |
| ·研究展望 | 第162-164页 |
| 参考文献 | 第164-175页 |
| 作者攻读博士学位期间学术论文发表情况 | 第175-176页 |
| 致谢 | 第176页 |
