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Wiki知识网络的网络特性与演化模型研究--以Wikipedia为例

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-18页
   ·选题背景第10-12页
   ·问题提出及研究意义第12-14页
   ·研究内容、思路与方法第14-16页
     ·研究内容第14-15页
     ·研究思路与方法第15-16页
   ·论文结构安排第16-18页
2 文献综述与概念界定第18-36页
   ·国内外相关研究现状第18-30页
     ·复杂网络方面的相关研究第18-25页
     ·知识网络方面的相关研究第25-29页
     ·研究评述第29-30页
   ·Wiki 知识网络第30-34页
     ·Wiki 网络和 Wikipedia 概述第30-32页
     ·Wiki 知识网络的概念界定第32-34页
   ·本章小结第34-36页
3 数据采集及 Wiki 知识网络构建第36-56页
   ·Wiki 知识网络的构成分析第36-38页
   ·Wiki 数据采集的策略第38-41页
     ·数据采集的基本原理第38-39页
     ·数据采集的爬行策略第39-41页
   ·Wiki 页面内容抓取爬虫程序及其实现第41-48页
     ·数据采集的关键技术第41-42页
     ·Wiki 页面信息分析第42-43页
     ·Wiki 页面内容抓取程序的工作流程第43-44页
     ·Wiki 页面内容抓取爬虫的设计与实现第44-48页
   ·数据处理及 Wiki 知识网络的构建第48-49页
   ·Wiki 知识网络的表示及存储方法第49-51页
     ·网络图的表示方法第49-50页
     ·网络矩阵的表示方法第50-51页
   ·Wiki 知识网络的邻接矩阵构建第51-52页
   ·Wiki 知识网络结构图第52-53页
   ·本章小结第53-56页
4 Wiki 知识网络的拓扑统计特性分析第56-76页
   ·复杂网络的特征度量参数第56-59页
     ·节点度与度分布 (Degree Distribution)第56-57页
     ·度的相关性 (Degree Correlations)第57-58页
     ·平均路径长度 (Average Path Length)第58页
     ·聚类系数 (Clustering Coefficient)第58-59页
   ·相关研究工具的概述第59-61页
     ·社会网络分析软件——Ucinet 简介第59-60页
     ·复杂网络分析及绘图软件——Pajek 简介第60页
     ·图形可视化和数据分析软件——Origin 简介第60-61页
   ·Wiki 知识网络的统计特性实证与分析第61-74页
     ·节点度与度分布第61-67页
     ·度的相关性第67-69页
     ·平均路径长度第69-72页
     ·聚类系数第72-74页
   ·本章小结第74-76页
5 Wiki 知识网络演化模型及其仿真研究第76-90页
   ·BA 模型的局限性第76-77页
   ·Wiki 知识网络的特性及其演化模型第77-80页
     ·Wiki 知识网络的核心特性及其对演化模型构建的启示第77-79页
     ·Wiki 知识网络的演化模型第79-80页
   ·模拟仿真相关工具概述第80-81页
     ·Python 语言概述第80-81页
     ·NetworkX 包概述第81页
   ·模拟仿真及结果分析第81-88页
     ·度分布第82-85页
     ·平均路径长度第85-87页
     ·聚类系数第87-88页
   ·本章小结第88-90页
6 总结与展望第90-94页
   ·总结第90-92页
   ·展望第92-94页
参考文献第94-100页
附录第100-136页
 附录 1 Wiki 数据采集程序第100-110页
 附录 2 数据处理及 Wiki 知识网络构建第110-116页
 附录 3 Wiki 知识网络矩阵化与最短路径算法实现第116-126页
   ·复杂网络的矩阵化表示第116-118页
   ·求网络矩阵的最短路径并进行统计第118-126页
 附录 4 模拟仿真及结果分析第126-136页
   ·Wiki 知识网络演化模型的实现第126-131页
   ·绘制出入度分布曲线的过程第131-132页
   ·仿真结果分析过程第132-136页
攻读学位期间研究成果第136-138页
致谢第138页

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