复杂网络的节点重要性度量算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 复杂网络研究背景 | 第10-14页 |
| 1.1.1 ER随机图模型 | 第12-13页 |
| 1.1.2 WS小世界模型 | 第13页 |
| 1.1.3 无标度网络模型 | 第13-14页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第17-18页 |
| 第二章 复杂网络节点重要性评估指标研究 | 第18-30页 |
| 2.1 图的基本理论 | 第18-20页 |
| 2.1.1 网络的图表示 | 第18-19页 |
| 2.1.2 图的计算机表示 | 第19-20页 |
| 2.2 复杂网络相关概念 | 第20-23页 |
| 2.2.1 度与度分布 | 第20页 |
| 2.2.2 平均路径长度 | 第20-22页 |
| 2.2.3 网络直径 | 第22页 |
| 2.2.4 聚类系数 | 第22-23页 |
| 2.2.5 社团结构 | 第23页 |
| 2.3 几种常见的重要节点评估指标 | 第23-29页 |
| 2.3.1 度中心性 | 第24页 |
| 2.3.2 介数中心性 | 第24-26页 |
| 2.3.3 接近中心性 | 第26-27页 |
| 2.3.4 特征向量中心性 | 第27-28页 |
| 2.3.5 PageRank算法 | 第28-29页 |
| 2.3.6 传统重要节点发现算法对比 | 第29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于K-Shell的重要节点发现算法 | 第30-39页 |
| 3.1 K-Shell分解算法 | 第30-32页 |
| 3.2 贡献度引入 | 第32-35页 |
| 3.2.1 无权无向网络的贡献度 | 第32-34页 |
| 3.2.2 加权有向网络的贡献度 | 第34-35页 |
| 3.3 KSC算法模型 | 第35-37页 |
| 3.3.1 重要度贡献矩阵 | 第35-37页 |
| 3.3.2 KSC算法流程描述 | 第37页 |
| 3.4 算法复杂度分析 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 算法仿真与分析 | 第39-52页 |
| 4.1 Zachary空手道网络仿真分析 | 第39-43页 |
| 4.1.1 K-Shell分解结果 | 第39-40页 |
| 4.1.2 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 4.2 海豚社会网络仿真分析 | 第43-48页 |
| 4.2.1 K-Shell分解结果 | 第43-45页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 4.3 ER随机网络仿真分析 | 第48-51页 |
| 4.3.1 K-Shell分解结果 | 第48-50页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 重要节点发现算法有效性研究 | 第52-61页 |
| 5.1 传播动力学模型评价排序算法 | 第52-56页 |
| 5.1.1 经典传播模型 | 第52-53页 |
| 5.1.2 单传播源传播仿真 | 第53-55页 |
| 5.1.3 多传播源传播仿真 | 第55-56页 |
| 5.2 重要节点免疫研究 | 第56-59页 |
| 5.2.1 传统免疫策略 | 第56-57页 |
| 5.2.2 免疫重要节点传播仿真 | 第57-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录1 程序清单 | 第66-68页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
