| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第16-19页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第16-17页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第17-18页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第18-19页 |
| 1.2 国内外与课题相关研究的发展概况及评述 | 第19-23页 |
| 1.2.1 与网络中“点”相关的决策方法的发展概况及评述 | 第19-21页 |
| 1.2.2 与网络中“边”相关的决策方法的发展概况及评述 | 第21页 |
| 1.2.3 与网络中“结构”相关的决策方法的发展概况及评述 | 第21-23页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第23-26页 |
| 第2章 网络点分析视角下的多参数评价模型 | 第26-48页 |
| 2.1 引言 | 第26-28页 |
| 2.2 多参数评价模型的提出 | 第28-33页 |
| 2.2.1 模型构建 | 第28-29页 |
| 2.2.2 模型求解 | 第29-31页 |
| 2.2.3 模型算例及对比分析 | 第31-33页 |
| 2.3 挖掘合意的合作者：评价模型的扩展应用 | 第33-39页 |
| 2.3.1 既有节点找寻合作者的模型 | 第33-36页 |
| 2.3.2 新到节点找寻合作者的模型 | 第36-37页 |
| 2.3.3 验证估算方法准确性的一个算例 | 第37-39页 |
| 2.4 两类参数的功能验证 | 第39-42页 |
| 2.4.1 参数 α 的含义及功能：先验信息的意义 | 第39-40页 |
| 2.4.2 参数 β 的含义及功能：调控解的稳定性 | 第40-42页 |
| 2.5 方法的综合应用 | 第42-46页 |
| 2.6 研究结论及进一步的工作 | 第46-47页 |
| 2.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 网络点分析视角下的相似性评价模型 | 第48-66页 |
| 3.1 引言 | 第48-49页 |
| 3.2 评价节点相似性的方法简述 | 第49-51页 |
| 3.3 相似性评价模型及其算法 | 第51-55页 |
| 3.4 算例 | 第55-58页 |
| 3.5 基于仿真分析的模型验证 | 第58-61页 |
| 3.5.1 给定社团结构的仿真验证 | 第58-60页 |
| 3.5.2 给定节点属性的仿真验证 | 第60-61页 |
| 3.6 模型应用 | 第61-63页 |
| 3.7 研究结论及进一步的方向 | 第63页 |
| 3.8 本章小结 | 第63-66页 |
| 第4章 基于网络边分析视角的评估在线商品的多属性评价模型 | 第66-86页 |
| 4.1 引言 | 第66-67页 |
| 4.2 研究背景 | 第67-70页 |
| 4.2.1 层次分析方法（AHP）简介 | 第67-69页 |
| 4.2.2 维度缩减技术（DRTs）简介 | 第69-70页 |
| 4.3 评价模型的建立 | 第70-77页 |
| 4.3.1 问题提出与问题描述 | 第70页 |
| 4.3.2 被评分物品间社会网络的建立 | 第70-72页 |
| 4.3.3 模型的数学表达 | 第72-74页 |
| 4.3.4 模型的相关性质 | 第74-76页 |
| 4.3.5 对模型的评述及其方法论的意义 | 第76-77页 |
| 4.4 模型的求解 | 第77-79页 |
| 4.4.1 基于最优化原理的求解思想 | 第77-78页 |
| 4.4.2 算法步骤及其复杂度分析 | 第78-79页 |
| 4.5 模型的验证与应用 | 第79-84页 |
| 4.5.1 基于模拟数据的实证分析 | 第80-81页 |
| 4.5.2 在真实数据的应用 | 第81-84页 |
| 4.6 研究结论及进一步的方向 | 第84页 |
| 4.7 本章小结 | 第84-86页 |
| 第5章 基于网络边分析视角的挖掘短信种子用户的决策模型 | 第86-102页 |
| 5.1 引言 | 第86-88页 |
| 5.2 决策模型的建立 | 第88-92页 |
| 5.2.1 种子短信的特征及树形网络模型 | 第88-89页 |
| 5.2.2 判别短信种子用户的评价模型及其性质 | 第89-91页 |
| 5.2.3 应用决策模型的一个简单算例 | 第91-92页 |
| 5.3 建立树形网络模型的相关算法 | 第92-97页 |
| 5.3.1 基于密度聚类算法识别并度量“群发”特征 | 第92-93页 |
| 5.3.2 基于递归搜索算法识别并度量“转发”特征 | 第93-96页 |
| 5.3.3 算法正确性的论证 | 第96页 |
| 5.3.4 建立的树形网络模型的特征 | 第96-97页 |
| 5.4 实证分析 | 第97-99页 |
| 5.4.1 数据来源及样本 | 第97-98页 |
| 5.4.2 实证步骤 | 第98页 |
| 5.4.3 实证结果与分析 | 第98-99页 |
| 5.5 研究结论 | 第99-101页 |
| 5.6 本章小结 | 第101-102页 |
| 第6章 从网络结构分析视角探索决策参与人福利获得规律的决策理论模型 | 第102-122页 |
| 6.1 引言 | 第102-104页 |
| 6.2 决策理论模型的构建 | 第104-108页 |
| 6.2.1 消费者的效用函数 | 第105-106页 |
| 6.2.2 完全垄断者的不同认知水平 | 第106-107页 |
| 6.2.3 两阶段网络博弈 | 第107-108页 |
| 6.3 模型求解 | 第108-110页 |
| 6.4 模型的相关结论 | 第110-119页 |
| 6.4.1 针对网络结构的分析 | 第111-113页 |
| 6.4.2 完全垄断者的福利分析 | 第113-118页 |
| 6.4.3 全体消费者的福利分析 | 第118-119页 |
| 6.5 研究结论及进一步的方向 | 第119-120页 |
| 6.6 本章小结 | 第120-122页 |
| 第7章 从网络结构分析视角探索网络演化规律的决策理论模型 | 第122-143页 |
| 7.1 引言 | 第122-124页 |
| 7.2 相关模型概述 | 第124-128页 |
| 7.2.1 指数随机图模型 | 第124-126页 |
| 7.2.2 策略网络形成模型 | 第126-128页 |
| 7.3 基于策略网络形成模型的决策理论模型框架 | 第128-137页 |
| 7.3.1 效用函数 | 第128-131页 |
| 7.3.2 博弈设计 | 第131-133页 |
| 7.3.3 估计策略 | 第133-137页 |
| 7.3.4 模型验证与模型应用 | 第137页 |
| 7.4 基于仿真分析的模型验证 | 第137-139页 |
| 7.5 应用实例 | 第139-141页 |
| 7.6 研究结论及进一步的工作 | 第141-142页 |
| 7.7 本章小结 | 第142-143页 |
| 结论 | 第143-145页 |
| 参考文献 | 第145-160页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第160-163页 |
| 致谢 | 第163-165页 |
| 个人简历 | 第165页 |
