| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-13页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外现状 | 第9-11页 |
| ·应用现状 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11页 |
| ·本文内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 动态社会网络理论 | 第13-21页 |
| ·社会网络 | 第13-14页 |
| ·动态社会网络及特点 | 第14-16页 |
| ·存在的问题与挑战 | 第16-17页 |
| ·动态社会网络的应用 | 第17-21页 |
| ·疾病传播和预防网络 | 第18页 |
| ·恐怖分子间联系网络 | 第18-19页 |
| ·国家之间的国际关系网络 | 第19-21页 |
| 第三章 动态社会网络分析模型 | 第21-33页 |
| ·基于隐空间的动态社会网络模型（DSNL） | 第21-24页 |
| ·参数的定义 | 第21页 |
| ·模型的组成 | 第21-23页 |
| ·优化算法 | 第23-24页 |
| ·基于元组的动态社会网络模型（DSNM） | 第24-27页 |
| ·形式化模型 | 第24-25页 |
| ·基本算法 | 第25-27页 |
| ·基于图着色的社区识别动态社会网络模型（CIDSN） | 第27-31页 |
| ·参数的定义 | 第27-28页 |
| ·公式化表示 | 第28-29页 |
| ·找到最优化着色方案 | 第29-31页 |
| ·经典模型优缺点的比较 | 第31-33页 |
| 第四章 DSNE：一个新的动态社会网络挖掘算法 | 第33-43页 |
| ·问题的定义 | 第33-34页 |
| ·基本概念 | 第34-36页 |
| ·多维扫描 | 第34-35页 |
| ·相似度公式 | 第35-36页 |
| ·基本算法 | 第36-41页 |
| ·算法步骤 | 第36-37页 |
| ·位置的确定 | 第37-39页 |
| ·两阶段聚类法 | 第39-40页 |
| ·γ划分法 | 第40-41页 |
| ·DSNE 算法的讨论 | 第41-42页 |
| ·与其他算法的比较 | 第42-43页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第43-51页 |
| ·实验环境 | 第43页 |
| ·实验结果评估 | 第43-51页 |
| ·经典数据集上的实验 | 第43-48页 |
| ·可扩展性实验 | 第48-49页 |
| ·相似度公式的选取 | 第49-51页 |
| 第六章 结束语及未来工作 | 第51-53页 |
| ·结束语 | 第51页 |
| ·未来工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 研究成果 | 第57-58页 |
| 摘要 | 第58-61页 |
| Abstract | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 导师及作者简介 | 第65页 |