| 摘要 | 第11-13页 |
| ABSTRACT | 第13-15页 |
| 1 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 复杂网络的研究背景 | 第16-17页 |
| 1.2 复杂网络的定义和特征 | 第17-20页 |
| 1.2.1 均匀度分布特征的网络 | 第17-18页 |
| 1.2.2 小世界特征的网络 | 第18页 |
| 1.2.3 无标度特征的网络 | 第18-19页 |
| 1.2.4 超小世界特征的网络 | 第19页 |
| 1.2.5 社区特征的网络 | 第19-20页 |
| 1.2.6 分形特征的网络 | 第20页 |
| 1.3 本文的研究问题概述 | 第20-21页 |
| 1.4 本文研究内容概述 | 第21-24页 |
| 2 复杂网络的相关基础概述 | 第24-33页 |
| 2.1 主流的复杂网络的建模模型 | 第24-28页 |
| 2.1.1 小世界特征的演化模型 | 第24-25页 |
| 2.1.2 无标度特征的演化模型 | 第25-27页 |
| 2.1.3 社区特征的演化模型 | 第27-28页 |
| 2.1.4 分形特征的演化模型 | 第28页 |
| 2.2 复杂网络上的传播动力学 | 第28-32页 |
| 2.2.1 节点影响力的度量 | 第28-29页 |
| 2.2.2 信息传播的规律与模型 | 第29-32页 |
| 2.2.2.1 经典的疾病传染模型 | 第30页 |
| 2.2.2.2 复杂网络上的疾病传播模型 | 第30-31页 |
| 2.2.2.3 复杂网络上的信息传播模型 | 第31-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 双优模型建模不同特征的复杂网络 | 第33-56页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 问题的提出 | 第33-34页 |
| 3.3 种网络稳定性和资源代价均衡下的双优模型 | 第34-36页 |
| 3.3.1 模型介绍 | 第34-36页 |
| 3.4 理论分析模型生成的不同网络特征 | 第36-39页 |
| 3.4.1 模型生成无标度特征的网络的理论分析 | 第36-37页 |
| 3.4.2 模型生成社区结构的网络的理论分析 | 第37-38页 |
| 3.4.3 模型生成紧致特征网络和Delta-分布特征的网络的理论分析 | 第38页 |
| 3.4.4 模型生成分形特征网络的理论分析 | 第38-39页 |
| 3.4.5 模型生成小世界特征网络和超小世界特征网络的理论分析 | 第39页 |
| 3.4.6 模型生成随机网络的理论分析 | 第39页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第39-50页 |
| 3.5.1 双优模型中的优化算法 | 第40页 |
| 3.5.2 经典的网络特征的仿真结果 | 第40-42页 |
| 3.5.3 各参数条件下模型生成的网络特征 | 第42-49页 |
| 3.5.4 Hub吸引的分形网络的分形性验证 | 第49-50页 |
| 3.6 网络特征之间的谱线图 | 第50-51页 |
| 3.6.1 γ=2时网络特征之间的谱线图 | 第50-51页 |
| 3.6.2 γ=3时网络特征之间的谱线图 | 第51页 |
| 3.7 双优模型的求解算法的改进 | 第51-52页 |
| 3.7.1 节点交换方法 | 第51-52页 |
| 3.7.2 改进算法下的实验结果分析 | 第52页 |
| 3.8 讨论与结论 | 第52-55页 |
| 3.9 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 基于双优模型的社区无标度网络建模研究 | 第56-69页 |
| 4.1 引言 | 第56-57页 |
| 4.2 问题的提出 | 第57-58页 |
| 4.3 社区无标度网络优化模型 | 第58-60页 |
| 4.3.1 类别距离的定义 | 第58-59页 |
| 4.3.2 模型的表示 | 第59-60页 |
| 4.3.3 模型中的参数 | 第60页 |
| 4.3.4 模型的理论结果分析 | 第60页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第60-67页 |
| 4.4.1 模型在不同参数下的仿真结果 | 第60-62页 |
| 4.4.2 真实世界中社区无标度网络的仿真结果 | 第62-67页 |
| 4.5 讨论与结论 | 第67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-69页 |
| 5 分形网络上的盒覆盖算法研究 | 第69-93页 |
| 5.1 引言 | 第69-70页 |
| 5.2 问题的提出 | 第70-71页 |
| 5.3 盒覆盖问题和优化目标的分析 | 第71-74页 |
| 5.3.1 最小化盒子数 | 第71-72页 |
| 5.3.2 最大化分形模块度 | 第72-73页 |
| 5.3.3 模块度与盒子数优化目标之间的关系分析 | 第73-74页 |
| 5.4 基于多目标粒子群的盒覆盖优化算法 | 第74-79页 |
| 5.4.1 粒子位置和速度的编码和解码 | 第75-76页 |
| 5.4.2 粒子状态的更新 | 第76-77页 |
| 5.4.2.1 速度更新规则 | 第76页 |
| 5.4.2.2 位置更新规则 | 第76-77页 |
| 5.4.3 算法的框架 | 第77-78页 |
| 5.4.4 粒子的变异操作 | 第78页 |
| 5.4.5 算法的时间复杂度分析 | 第78-79页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第79-91页 |
| 5.5.1 实验数据描述 | 第80-81页 |
| 5.5.2 不同实验网络上的盒子数的优化结果 | 第81-85页 |
| 5.5.3 不同实验网络上的分形模块度的优化结果 | 第85-86页 |
| 5.5.4 Hypervolume指标的分析 | 第86-91页 |
| 5.6 讨论与结论 | 第91页 |
| 5.7 本章小结 | 第91-93页 |
| 6 不同特征网络上的信息传播研究 | 第93-112页 |
| 6.1 引言 | 第93-94页 |
| 6.2 量化研究不同特征网络上的信息传播的关键影响因素 | 第94-100页 |
| 6.2.1 问题的提出 | 第94页 |
| 6.2.2 实验数据描述 | 第94页 |
| 6.2.3 实验结果与分析 | 第94-97页 |
| 6.2.4 结论与讨论 | 第97-100页 |
| 6.3 不同特征网络上基于信任机制的信息传播研究 | 第100-109页 |
| 6.3.1 问题的提出 | 第100页 |
| 6.3.2 信任驱动的信息传播模型 | 第100-103页 |
| 6.3.2.1 信任层的博弈过程 | 第101-102页 |
| 6.3.2.2 传播层的信息扩散过程 | 第102-103页 |
| 6.3.3 模型的理论证明和分析 | 第103-105页 |
| 6.3.4 实验结果与分析 | 第105-109页 |
| 6.3.4.1 验证理论分析的正确性 | 第105-106页 |
| 6.3.4.2 模型的实验结果 | 第106-109页 |
| 6.3.4.3 信任节点的分布对信息传播的影响 | 第109页 |
| 6.4 结论与讨论 | 第109-111页 |
| 6.5 本章小结 | 第111-112页 |
| 7 总结与展望 | 第112-115页 |
| 7.1 本文总结 | 第112-113页 |
| 7.2 工作展望 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-132页 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133页 |
