含时二分网络中重要节点的识别研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第11-13页 |
| 第2章 网络科学相关知识 | 第13-23页 |
| 2.1 网络科学中的基本概念 | 第13-19页 |
| 2.1.1 图的基本概念 | 第13-15页 |
| 2.1.2 图的计算机表示 | 第15-17页 |
| 2.1.3 图的特征参数 | 第17-19页 |
| 2.2 复杂网络基本模型 | 第19-22页 |
| 2.2.1 规则网络 | 第19页 |
| 2.2.2 随机网络 | 第19-20页 |
| 2.2.3 小世界网络 | 第20-21页 |
| 2.2.4 无标度网络 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 二分网络重要节点识别 | 第23-30页 |
| 3.1 二分网络 | 第23-26页 |
| 3.2 几种二分网络下典型的重要节点识别算法 | 第26-29页 |
| 3.2.1 统计学方法 | 第26页 |
| 3.2.2 迭代型方法 | 第26-27页 |
| 3.2.3 BiHITS及其相关算法 | 第27-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 一种基于H指数的重要节点识别算法 | 第30-40页 |
| 4.1 一种基于H指数的重要节点识别算法 | 第30-33页 |
| 4.1.1 无权网络上H函数 | 第30-32页 |
| 4.1.2 节点相关度 | 第32页 |
| 4.1.3 算法描述 | 第32-33页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第33-39页 |
| 4.2.1 实验数据集 | 第33-34页 |
| 4.2.2 实验评价指标 | 第34-35页 |
| 4.2.3 排名的时间新颖性分析 | 第35-36页 |
| 4.2.4 对重要节点的识别 | 第36-37页 |
| 4.2.5 Top结果对比 | 第37-38页 |
| 4.2.6 时间窗口对算法的影响 | 第38-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于时间均衡的BiHITS改进算法 | 第40-51页 |
| 5.1 排名时间均衡性 | 第40-41页 |
| 5.2 基于时间均衡的BiHITS改进算法 | 第41-42页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第42-50页 |
| 5.3.1 实验数据集 | 第42-44页 |
| 5.3.2 排名的时间均衡性 | 第44-46页 |
| 5.3.3 对重要节点的识别 | 第46-47页 |
| 5.3.4 Top结果对比 | 第47-49页 |
| 5.3.5 时间窗口对再均衡算法的影响 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第51页 |
| 6.2 研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第59页 |
