| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 | 第10-14页 |
| 1.1.1 问题的提出 | 第10-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-21页 |
| 1.2.1 基于邻近信息的节点重要度度研究 | 第14-16页 |
| 1.2.2 基于节点路径的节点重要度研究 | 第16-18页 |
| 1.2.3 基于节点移除及收缩的节点重要度研究 | 第18-19页 |
| 1.2.4 基于特征向量的节点重要度评估 | 第19-21页 |
| 1.3 本文研究目的及研究内容 | 第21-24页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第21页 |
| 1.3.2 本文研究的主要内容 | 第21-22页 |
| 1.3.3 论文章节安排 | 第22-24页 |
| 2 相关理论与技术分析 | 第24-44页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 复杂网络研究发展 | 第24-28页 |
| 2.3 复杂网络基本特征 | 第28-33页 |
| 2.3.1 网络的图表示 | 第28-29页 |
| 2.3.2 网络的矩阵表示 | 第29-30页 |
| 2.3.3 测地线 | 第30页 |
| 2.3.4 平均路径长度 | 第30-31页 |
| 2.3.5 节点的度和度分布 | 第31-32页 |
| 2.3.6 聚类系数 | 第32-33页 |
| 2.4 复杂网络拓扑基本模型 | 第33-44页 |
| 2.4.1 规则网络 | 第33-34页 |
| 2.4.2 随机图 | 第34-35页 |
| 2.4.3 小世界网络模型 | 第35-38页 |
| 2.4.4 无标度网络模型 | 第38-40页 |
| 2.4.5 其他网络模型研究 | 第40-44页 |
| 3 基于复杂网络局部信息的节点重要度评估 | 第44-58页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 扩散中心性 | 第45-46页 |
| 3.3 算例分析 | 第46页 |
| 3.4 数值实验与结果分析 | 第46-57页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第46-47页 |
| 3.4.2 Susceptible-Infected疾病传播模型 | 第47-48页 |
| 3.4.3 实验与分析 | 第48-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 4 基于复杂网络全局信息的节点重要度评估 | 第58-78页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 网络全局效率中心性 | 第58-66页 |
| 4.2.1 网络全局效率 | 第58-59页 |
| 4.2.2 网络全局效率中心性算法 | 第59页 |
| 4.2.3 算例分析 | 第59-61页 |
| 4.2.4 数值实验与分析 | 第61-66页 |
| 4.3 吸收中心性 | 第66-76页 |
| 4.3.1 网络中的随机游走 | 第66-67页 |
| 4.3.2 吸收中心性算法 | 第67-68页 |
| 4.3.3 算例分析 | 第68-70页 |
| 4.3.4 数值实验与分析 | 第70-76页 |
| 4.4 本章小结 | 第76-78页 |
| 5 基于复杂网络融合信息的节点重要度评估 | 第78-94页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 传统中心性问题描述 | 第78-79页 |
| 5.2.1 度中心性定义 | 第78页 |
| 5.2.2 接近中心性定义 | 第78页 |
| 5.2.3 介数中心性定义 | 第78-79页 |
| 5.3 融合中心性 | 第79-80页 |
| 5.4 算例分析 | 第80-82页 |
| 5.5 数值实验与分析 | 第82-92页 |
| 5.5.1 实验数据 | 第82页 |
| 5.5.2 实验与分析 | 第82-92页 |
| 5.6 本章小结 | 第92-94页 |
| 6 结论与展望 | 第94-96页 |
| 6.1 主要结论 | 第94-95页 |
| 6.2 后续研究工作的展望 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-106页 |
| 附录 | 第106-107页 |
| A 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第106页 |
| B 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第106-107页 |