| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 复杂网络搜索算法中存在的问题 | 第14页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第16-24页 |
| 2.1 复杂网络拓扑模型 | 第16-20页 |
| 2.1.1 小世界网络 | 第16-18页 |
| 2.1.2 无标度网络 | 第18-20页 |
| 2.2 复杂网络中的搜索算法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 广度优先搜索算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 随机游走搜索算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 最大度搜索算法 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于最大度-最短距离的复杂网络搜索方法 | 第24-33页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 相关问题及定义 | 第25-27页 |
| 3.2.1 平均路径长度 | 第25-26页 |
| 3.2.2 度与度分布 | 第26-27页 |
| 3.3 最大度-最小距离算法设计 | 第27-30页 |
| 3.3.1 无标度空间网络模型的建立 | 第27-28页 |
| 3.3.2 搜索过程描述 | 第28-29页 |
| 3.3.3 算法描述 | 第29-30页 |
| 3.4 最大度-最小距离算法分析 | 第30-32页 |
| 3.4.1 节点间距离的确定 | 第30页 |
| 3.4.2 贪婪算法的缺陷 | 第30-31页 |
| 3.4.3 算法性能分析 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于最小聚集系数-最大度的复杂网络搜索方法 | 第33-43页 |
| 4.1 引言 | 第33-34页 |
| 4.2 相关问题及定义 | 第34-38页 |
| 4.2.1 幂律分布特性 | 第34-35页 |
| 4.2.2 聚集系数 | 第35-38页 |
| 4.3 最小聚集系数-最大度算法设计 | 第38-41页 |
| 4.3.1 最大度搜索算法的缺陷 | 第38-39页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第39-41页 |
| 4.4 最小聚集系数-最大度算法分析 | 第41-42页 |
| 4.4.1 分界值k0值的选取 | 第41页 |
| 4.4.2 算法性能分析 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第43-54页 |
| 5.1 最大度-最小距离搜索算法 | 第43-47页 |
| 5.1.1 环境及数据集的设置 | 第43页 |
| 5.1.2 实际复杂网络中的搜索效果 | 第43-47页 |
| 5.2 最小聚集系数-最大度算法 | 第47-54页 |
| 5.2.1 环境及数据集的设置 | 第47-48页 |
| 5.2.2 分界值k_0的选取 | 第48-50页 |
| 5.2.3 实际复杂网络中的搜索效果 | 第50-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |