复杂网络上的信息传播动力学建模与免疫策略研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 论文研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-21页 |
| 1.2.1 病毒传播模型 | 第13-15页 |
| 1.2.2 谣言传播模型 | 第15-18页 |
| 1.2.3 信息和病毒交互传播模型 | 第18-19页 |
| 1.2.4 复杂网络的免疫策略 | 第19-21页 |
| 1.3 论文主要工作和创新点 | 第21-23页 |
| 1.3.1 研究思路和内容 | 第21-23页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第23页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 复杂网络的传播动力学及其免疫策略 | 第25-37页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 复杂网络基本概念与模型 | 第26-31页 |
| 2.2.1 复杂网络基本概念 | 第26-30页 |
| 2.2.2 复杂网络演化模型 | 第30-31页 |
| 2.3 复杂网络上的谣言传播模型 | 第31-34页 |
| 2.4 复杂网络上的免疫策略 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 考虑犹豫机制的谣言传播模型 | 第37-55页 |
| 3.1 引言 | 第37-40页 |
| 3.2 谣言传播SEIR模型 | 第40-46页 |
| 3.2.1 传播规则 | 第40-41页 |
| 3.2.2 均质网络上的动力学方程组 | 第41-43页 |
| 3.2.3 异质网络上的动力学方程组 | 第43-46页 |
| 3.3 仿真结果 | 第46-53页 |
| 3.3.1 龙格库塔和蒙特卡罗结果对比 | 第47-48页 |
| 3.3.2 人工网络上的仿真结果 | 第48-51页 |
| 3.3.3 社交网络上的仿真结果 | 第51-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 谣言和权威信息交互传播模型 | 第55-68页 |
| 4.1 引言 | 第55-57页 |
| 4.2 谣言传播SIAR模型 | 第57-62页 |
| 4.2.1 传播规则 | 第57-58页 |
| 4.2.2 传播动力学方程组 | 第58-62页 |
| 4.3 仿真结果 | 第62-66页 |
| 4.3.1 SIAR模型与SIR模型的比较 | 第62-63页 |
| 4.3.2 SIAR模型的关键值 | 第63-65页 |
| 4.3.3 权威信息扩散率对于谣言传播的影响 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 信息和病毒交互传播模型 | 第68-88页 |
| 5.1 引言 | 第68-70页 |
| 5.2 信息和病毒交互传播模型 | 第70-75页 |
| 5.2.1 双层网络模型 | 第70-71页 |
| 5.2.2 传播规则 | 第71-73页 |
| 5.2.3 交互传播模型 | 第73-75页 |
| 5.3 仿真结果 | 第75-86页 |
| 5.4 本章小结 | 第86-88页 |
| 第六章 基于特定拓扑结构特征的免疫策略 | 第88-115页 |
| 6.1 引言 | 第88-90页 |
| 6.2 基于分散度的局部免疫策略 | 第90-101页 |
| 6.2.1 局部免疫算法 | 第92-95页 |
| 6.2.2 仿真结果 | 第95-101页 |
| 6.3 基于两轮选择机制的全局免疫策略 | 第101-113页 |
| 6.3.1 全局免疫算法 | 第102-104页 |
| 6.3.2 仿真结果 | 第104-113页 |
| 6.4 本章小结 | 第113-115页 |
| 第七章 总结与展望 | 第115-118页 |
| 7.1 工作总结 | 第115-116页 |
| 7.2 研究展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-127页 |
| 附录1 攻读博士学位期间撰写的论文 | 第127-129页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第129-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
