| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.2 本课题研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 网络与时间序列相互表征映射概述 | 第11-12页 |
| 1.3.2 网络社团结构特征挖掘算法概述 | 第12-15页 |
| 1.4 国内外文献综述及简析 | 第15-16页 |
| 1.4.1 网络与时间序列互为表征现状简析 | 第15页 |
| 1.4.2 网络社团结构特征挖掘算法简析 | 第15-16页 |
| 1.5 本课题的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 网络基本结构特征定性分析 | 第17-32页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 网络的基础概念以及经典网络模型 | 第17-23页 |
| 2.2.1 网络的基础概念 | 第17-19页 |
| 2.2.2 规则网络模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 Erd¨os-R′enyi随机网络模型 | 第20-21页 |
| 2.2.4 Watts-Strogz小世界网络模型 | 第21-22页 |
| 2.2.5 Barab′asi-Albert无标度网络模型 | 第22-23页 |
| 2.3 有限记忆随机游走 | 第23-24页 |
| 2.4 网络结构特征的定性分析 | 第24-31页 |
| 2.4.1 时间序列多尺度熵分析 | 第24-25页 |
| 2.4.2 网络结构特征定性分析 | 第25-29页 |
| 2.4.3 有限记忆随机游走策略鲁棒性分析 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 网络社团特征的时间序列表征研究 | 第32-39页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 经典校验网络模型 | 第32-34页 |
| 3.2.1 合成网络 | 第32-33页 |
| 3.2.2 实际校验网络 | 第33-34页 |
| 3.3 网络社团特征的时间序列表征应用 | 第34-38页 |
| 3.3.1 合成网络社团特征的表征应用 | 第34-36页 |
| 3.3.2 实际校验网络社团特征的表征应用 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 网络社团结构与时间序列关联分析 | 第39-51页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 时间序列的网络表征映射介绍 | 第39-40页 |
| 4.3 时间序列的网络映射等价性分析 | 第40-43页 |
| 4.4 社团与时间序列动力特征关联分析 | 第43-50页 |
| 4.4.1 时间序列的网络表征映射算法设计 | 第43-45页 |
| 4.4.2 周期型时间序列的网络表征应用 | 第45-47页 |
| 4.4.3 混沌型时间序列的网络表征应用 | 第47-49页 |
| 4.4.4 时间序列的网络映射鲁棒性分析 | 第49-50页 |
| 4.5 文章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 A | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
