| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 研究内容及创新点 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 多重网络与复杂网络上的渗流理论 | 第20-27页 |
| 2.1 多重网络 | 第20-23页 |
| 2.1.1 多重网络定义 | 第20-21页 |
| 2.1.2 多重网络结构特征分析 | 第21-23页 |
| 2.2 复杂网络上的渗流理论 | 第23-24页 |
| 2.2.1 渗流阈值 | 第23页 |
| 2.2.2 巨分支 | 第23-24页 |
| 2.3 渗流理论中的生成函数及其主要结论 | 第24-25页 |
| 2.3.1 生成函数 | 第24-25页 |
| 2.3.2 渗流理论中生成函数主要结论 | 第25页 |
| 2.4 自洽方程 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 单层网络上的信息传播规律 | 第27-49页 |
| 3.1 基于渗流的单层网络信息传播模型 | 第27-33页 |
| 3.1.1 单层网络传播模型构建 | 第27-31页 |
| 3.1.2 单层网络传播模型改进 | 第31-33页 |
| 3.2 聚类系数和度分布的方差与信息传播关系 | 第33-37页 |
| 3.2.1 聚类系数与信息传播关系 | 第34-35页 |
| 3.2.2 度分布的方差与信息传播关系 | 第35-37页 |
| 3.3 实验及分析 | 第37-48页 |
| 3.3.1 模型效果分析 | 第37-43页 |
| 3.3.2 随机网络仿真 | 第43-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于双重网络的关联事件信息传播规律 | 第49-68页 |
| 4.1 关联事件的定义及识别 | 第49-53页 |
| 4.1.1 关联事件的定义 | 第49页 |
| 4.1.2 事件关联性的识别 | 第49-53页 |
| 4.2 基于双重网络的关联事件传播模型 | 第53-62页 |
| 4.2.1 关联事件传播的促进效应分析 | 第53-54页 |
| 4.2.2 基于双重网络的渗流模型构建 | 第54-60页 |
| 4.2.3 具有促进效应的关联事件信息传播模型构建 | 第60-62页 |
| 4.3 实验及分析 | 第62-67页 |
| 4.3.1 双重网络信息传播模型刻画关联事件促进效应效果验证 | 第62-64页 |
| 4.3.2 双重网络信息传播模型中传播促进因子的影响效果分析 | 第64-65页 |
| 4.3.3 双重网络的聚类系数相似性与信息传播的关系 | 第65-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68-69页 |
| 5.2 未来展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
