| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第18-33页 |
| 2.1 复杂网络介绍 | 第18-21页 |
| 2.1.1 复杂网络的表示及度量 | 第19页 |
| 2.1.2 复杂网络的特点 | 第19-21页 |
| 2.2 复杂网络节点角色分析方法 | 第21-28页 |
| 2.2.1 基于网络局部属性的分析方法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于网络全局属性的分析方法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于网络位置属性的分析方法 | 第24-26页 |
| 2.2.4 基于随机游走的分析方法 | 第26-28页 |
| 2.3 复杂网络社团划分方法 | 第28-32页 |
| 2.3.1 非重叠社团的划分方法 | 第28-30页 |
| 2.3.2 重叠社团的划分方法 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于社团标签融合的模块度算法及仿真平台搭建 | 第33-50页 |
| 3.1 基于社团标签融合的模块度算法 | 第33-41页 |
| 3.1.1 基于模块度算法的问题分析 | 第34-35页 |
| 3.1.2 基于社团标签融合的模块度算法 | 第35-38页 |
| 3.1.3 算法仿真分析 | 第38-41页 |
| 3.2 仿真平台搭建 | 第41-45页 |
| 3.2.1 仿真平台设计 | 第41-42页 |
| 3.2.2 数据模块 | 第42-43页 |
| 3.2.3 算法库模块 | 第43-45页 |
| 3.2.4 统计分析模块 | 第45页 |
| 3.3 数据验证及分析 | 第45-49页 |
| 3.3.1 数据来源 | 第45-46页 |
| 3.3.2 仿真结果分析 | 第46-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于多层社团划分的节点角色分析 | 第50-66页 |
| 4.1 复杂网络中话题事件的传播特点 | 第50-51页 |
| 4.2 复杂网络数据准备 | 第51-57页 |
| 4.2.1 知乎数据抓取 | 第52-54页 |
| 4.2.2 数据清洗及传播网络构图 | 第54-57页 |
| 4.3 基于多层社团划分的复杂网络节点角色划分 | 第57-59页 |
| 4.3.1 多层社团划分方法 | 第57-58页 |
| 4.3.2 节点角色分析方法 | 第58-59页 |
| 4.4 仿真结果分析 | 第59-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 工作总结 | 第66-67页 |
| 5.2 工作的不足与展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第72-73页 |