| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-25页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·复杂网络概述 | 第11-21页 |
| ·复杂系统 | 第11页 |
| ·复杂网络发展过程 | 第11-16页 |
| ·复杂网络统计特性 | 第16-21页 |
| ·复杂网络节点重要度 | 第21-23页 |
| ·本文组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 复杂网络节点重要度 | 第25-42页 |
| ·基于节点度中心性的评估方法 | 第25-26页 |
| ·度中心性 | 第25页 |
| ·半局部中心性 | 第25-26页 |
| ·基于路径的评估方法 | 第26-30页 |
| ·介数中心性 | 第27-28页 |
| ·接近中心性 | 第28-30页 |
| ·基于特征向量的评估方法 | 第30-31页 |
| ·特征向量中心性 | 第30-31页 |
| ·alpha中心性 | 第31页 |
| ·累计提名法 | 第31页 |
| ·基于随机游走的评估方法 | 第31-37页 |
| ·Page Rank算法 | 第32-33页 |
| ·Leader Rank算法 | 第33-34页 |
| ·HITS算法 | 第34-36页 |
| ·自动信息汇集算法 | 第36页 |
| ·SALSA算法 | 第36-37页 |
| ·基于节点位置的评估方法 | 第37-41页 |
| ·经典k-shell分解算法 | 第37页 |
| ·MDD算法 | 第37-40页 |
| ·加权k-shell分解算法 | 第40页 |
| ·最小k-shell算法 | 第40页 |
| ·KCK算法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 改进的加权k-shell分解算法 | 第42-58页 |
| ·k-shell分解算法 | 第42页 |
| ·加权k-shell分解 | 第42-43页 |
| ·改进的加权k-shell分解 | 第43-49页 |
| ·实验与分析 | 第49-57页 |
| ·实验数据 | 第49-50页 |
| ·k-shell分解实验 | 第50-51页 |
| ·传播性能实验 | 第51-53页 |
| ·脆弱性实验 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于有效距离的k-shell分解算法 | 第58-66页 |
| ·有效距离理论 | 第58-59页 |
| ·基于有效距离的k-shell分解方法 | 第59-61页 |
| ·仿真实验与分析 | 第61-64页 |
| ·实验数据 | 第61-62页 |
| ·Kendall秩相关性实验 | 第62-63页 |
| ·Susceptible-Infected疾病传播实验 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-69页 |
| ·本文总结 | 第66-67页 |
| ·未来工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-76页 |
| 发表文章目录 | 第76-77页 |
| 简历 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |