| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 复杂网络 | 第11-12页 |
| 1.2.2 软件网络 | 第12-13页 |
| 1.2.3 重要节点 | 第13-15页 |
| 1.2.4 社团结构 | 第15-16页 |
| 1.3 课题的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 软件系统的网络模型 | 第18-27页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 复杂网络的研究内容 | 第19-21页 |
| 2.3 基于复杂网络的软件系统网络化 | 第21-23页 |
| 2.3.1 基于复杂网络的软件系统网络 | 第21页 |
| 2.3.2 软件网络的研究内容 | 第21-23页 |
| 2.4 软件网络模型的构建 | 第23-25页 |
| 2.4.1 追踪软件执行轨迹 | 第23-24页 |
| 2.4.2 构建软件复杂网络 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于故障概率挖掘软件带权网络中的重要节点 | 第27-37页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 重要节点的研究内容 | 第28-29页 |
| 3.3 有向带权函数调用网络 | 第29-30页 |
| 3.4 基于故障传播概率的重要节点挖掘 | 第30-36页 |
| 3.4.1 基于故障传播概率的重要节点的定义 | 第30-32页 |
| 3.4.2 基于故障传播概率的重要节点的度量 | 第32-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于标签传播的社团挖掘算法 | 第37-46页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 社团结构 | 第37-38页 |
| 4.3 标签传播模型 | 第38-43页 |
| 4.3.1 标签传播模型节点影响力相关定义 | 第39-40页 |
| 4.3.2 基于故障传播概率和节点影响力的标签传播模型 | 第40-41页 |
| 4.3.3 LCD算法描述 | 第41-43页 |
| 4.4 实例 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第46-54页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 实验环境配置 | 第46页 |
| 5.3 实验数据获取 | 第46-47页 |
| 5.4 重要节点挖掘算法的实验结果及分析 | 第47-51页 |
| 5.4.1 获取节点的NWV值 | 第47页 |
| 5.4.2 对比不同版本节点的NWV值 | 第47-51页 |
| 5.5 基于故障传播概率的标签传播社团挖掘算法的实验结果及分析 | 第51-52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |