| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题研究意义及国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3 文章组织与结构 | 第17-20页 |
| 第2章 复杂网络的基本理论 | 第20-32页 |
| 2.1 复杂网络的发展概况 | 第20-22页 |
| 2.2 复杂网络的表示方法 | 第22-24页 |
| 2.3 复杂网络的统计特性 | 第24-27页 |
| 2.3.1 度与度分布 | 第24-25页 |
| 2.3.2 聚集系数 | 第25-26页 |
| 2.3.3 介数 | 第26-27页 |
| 2.3.4 平均路径长度 | 第27页 |
| 2.4 小世界网络 | 第27-29页 |
| 2.5 无标度网络 | 第29-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 复杂网络社团划分算法 | 第32-40页 |
| 3.1 社团结构划分算法分类 | 第32-34页 |
| 3.2 层次聚类算法 | 第34-37页 |
| 3.2.1 分裂算法 | 第34-36页 |
| 3.2.2 凝聚算法 | 第36-37页 |
| 3.3 局部相似性社团划分算法 | 第37-39页 |
| 3.3.1 局部相似性度量 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于局部相似性的社团结构划分算法 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 知识网络及自动化专业知识网络建模 | 第40-48页 |
| 4.1 知识网络概述 | 第40-41页 |
| 4.2 自动化专业知识网络建模 | 第41-45页 |
| 4.2.1 知识点选取 | 第41-42页 |
| 4.2.2 知识关联建模 | 第42-43页 |
| 4.2.3 知识网络提升 | 第43页 |
| 4.2.4 数据标准化 | 第43-45页 |
| 4.3 知识关联建模实现 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 基于复杂网络的自动化专业知识网络分析 | 第48-66页 |
| 5.1 基于节点度的自动化专业知识网络分析 | 第48-50页 |
| 5.2 基于聚集系数的自动化专业知识网络分析 | 第50-51页 |
| 5.3 基于介数的自动化专业知识网络分析 | 第51-52页 |
| 5.4 基于平均路径长度的自动化专业知识网络分析 | 第52-53页 |
| 5.5 基于社团结构的自动化专业知识网络分析 | 第53-58页 |
| 5.6 知识网络的节点重要性评估及分析 | 第58-63页 |
| 5.6.1 评估模型 | 第59-60页 |
| 5.6.2 节点重要度计算方法 | 第60-61页 |
| 5.6.3 基于节点重要度的自动化专业知识网络分析 | 第61-63页 |
| 5.7 拓扑结构排序在课程排序上的应用 | 第63-64页 |
| 5.8 根据目标知识点学习脉络浮现 | 第64页 |
| 5.9 本章小结 | 第64-66页 |
| 第6章 总结和展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74页 |