社会网络动态性及网络环境中的分布式搜索策略研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第一章 社会网络概述 | 第13-25页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·复杂网络 | 第13-15页 |
| ·网络的基本概念 | 第15-18页 |
| ·网络的图表示法 | 第16页 |
| ·度与度的分布 | 第16-17页 |
| ·聚类系数 | 第17-18页 |
| ·平均最短距离 | 第18页 |
| ·现实现象的网络表达 | 第18-20页 |
| ·生物网络 | 第18-19页 |
| ·交通网络 | 第19-20页 |
| ·科学家合作网络 | 第20页 |
| ·社会网络的特点 | 第20-22页 |
| ·本文的研究重点 | 第22-25页 |
| 第二章 社会网络模型 | 第25-41页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·规则网络 | 第25-26页 |
| ·随机网络 | 第26-30页 |
| ·小世界网络 | 第30-35页 |
| ·小世界网络的度分布 | 第31-33页 |
| ·小世界网络的平均最短距离 | 第33-34页 |
| ·小世界网络的聚类系数 | 第34-35页 |
| ·无标度网络 | 第35-41页 |
| ·BA网络的度分布 | 第37-38页 |
| ·BA网络的平均最短距离 | 第38页 |
| ·BA网络的聚类系数 | 第38-39页 |
| ·BA模型的推广 | 第39-41页 |
| 第三章 社会记忆网络 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·社会记忆网络模型 | 第42-46页 |
| ·社会网络中的记忆属性 | 第42-43页 |
| ·社会记忆网络模型 | 第43-46页 |
| ·社会记忆网络模型的验证 | 第46-49页 |
| ·网络结构的动态性 | 第46-48页 |
| ·模型有效性验证 | 第48-49页 |
| ·记忆特性对网络结构的影响 | 第49-52页 |
| ·记忆特性对事件-个体网络的影响 | 第49-51页 |
| ·记忆特性对个体-个体网络的影响 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-55页 |
| 第四章 网络环境中的分布式搜索策略 | 第55-95页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·社会网络中的热点信息 | 第55-60页 |
| ·热点信息的意义 | 第55-57页 |
| ·如何发掘热点信息 | 第57-60页 |
| ·问题陈述 | 第60-62页 |
| ·面向自治的计算方法 | 第62-64页 |
| ·基本概念 | 第62-63页 |
| ·AOC方法的特点 | 第63-64页 |
| ·基于AOC方法的分布式搜索策略 | 第64-72页 |
| ·智能体状态空间 | 第64-65页 |
| ·智能体间的相互作用 | 第65-66页 |
| ·局部移动搜索策略 | 第66-68页 |
| ·TM搜索策略 | 第66-67页 |
| ·HP搜索策略 | 第67页 |
| ·MHD搜索策略 | 第67-68页 |
| ·LF搜索策略 | 第68-71页 |
| ·AP搜索策略 | 第71-72页 |
| ·实验与分析 | 第72-92页 |
| ·实验环境 | 第73-75页 |
| ·局部移动搜索策略的比较 | 第75-79页 |
| ·平均首次到达时间(MFPT) | 第77-78页 |
| ·TM和HP策略平均首次到达时间的对比 | 第78-79页 |
| ·搜索效率分析 | 第79-87页 |
| ·策略的搜索效率 | 第80-82页 |
| ·环境对效率的影响 | 第82-84页 |
| ·相互作用的贡献 | 第84-87页 |
| ·搜索可变尺度性分析 | 第87-89页 |
| ·策略鲁棒性分析 | 第89-91页 |
| ·时间复杂度分析 | 第91-92页 |
| ·本章小结 | 第92-95页 |
| 第五章 总结与展望 | 第95-99页 |
| ·本文的重要成果 | 第95-96页 |
| ·本文的创新点 | 第96-97页 |
| ·未来展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第109页 |
