| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 基于复杂网络的股票市场研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.3.3 研究的技术路线图 | 第19页 |
| 1.4 创新点 | 第19-22页 |
| 第二章 复杂网络社区发现相关概念与算法 | 第22-38页 |
| 2.1 复杂网络相关概念 | 第22-29页 |
| 2.1.1 复杂网络的基本概念与特性 | 第22-24页 |
| 2.1.2 复杂网络的统计指标 | 第24-25页 |
| 2.1.3 复杂网络的基本模型 | 第25-28页 |
| 2.1.4 复杂网络的形成机制 | 第28-29页 |
| 2.2 时序数据网络化及凝聚性相关概念 | 第29-31页 |
| 2.2.1 时序数据网络化 | 第29页 |
| 2.2.2 社区结构 | 第29-30页 |
| 2.2.3 模块度 | 第30-31页 |
| 2.3 股票时序数据网络构建方法 | 第31-34页 |
| 2.3.1 相关系数阈值法 | 第31-32页 |
| 2.3.2 最小生成树法 | 第32-34页 |
| 2.4 时序数据凝聚性算法 | 第34-37页 |
| 2.4.1 图形分割法 | 第34-36页 |
| 2.4.2 分级聚类法 | 第36-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 上证股票时序数据网络的构建及拓扑结构分析 | 第38-52页 |
| 3.1 数据获取与整合 | 第38-39页 |
| 3.1.1 数据的获取 | 第38-39页 |
| 3.1.2 数据整合与预处理 | 第39页 |
| 3.2 基于阈值法的上证股票关联网络拓扑结构研究 | 第39-45页 |
| 3.2.1 阈值法构建上证股票关联网络 | 第39-42页 |
| 3.2.2 上证股票时序数据网络的拓扑结构分析 | 第42-45页 |
| 3.3 基于最小生成树法的上证股票MST网络拓扑结构研究 | 第45-50页 |
| 3.3.1 上证股票MST网络的构建 | 第45-46页 |
| 3.3.2 上证股票MST网络拓扑结构研究 | 第46-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 上证股票网络凝聚性分析研究 | 第52-64页 |
| 4.1 时序数据网络凝聚性算法设计 | 第52-54页 |
| 4.2 上证股票网络凝聚社区结构分析研究 | 第54-59页 |
| 4.2.1 上证股票网络凝聚社区划分 | 第54-55页 |
| 4.2.2 上证股票网络凝聚社区结构分析 | 第55-59页 |
| 4.3 基于社区划分的股票投资组合策略 | 第59-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 结论 | 第64页 |
| 5.2 不足之处与研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 附录A | 第74-76页 |
| 附录B | 第76-82页 |