复杂网络上的传播可预测性研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 复杂网络的发展简介 | 第16-17页 |
| 1.3 复杂网络上的传播预测性简介 | 第17-22页 |
| 1.3.1 复杂网络上的传播阈值研究 | 第18-19页 |
| 1.3.2 复杂网络上传播过程的预测研究 | 第19-21页 |
| 1.3.3 复杂网络上的节点影响力研究 | 第21-22页 |
| 1.4 本文主要研究内容和章节安排 | 第22-25页 |
| 第二章 复杂网络传播基础 | 第25-49页 |
| 2.1 复杂网络的基本结构参量 | 第25-29页 |
| 2.1.1 网络平均距离和网络直径 | 第25-26页 |
| 2.1.2 度分布 | 第26页 |
| 2.1.3 聚类系数 | 第26-27页 |
| 2.1.4 度关联性 | 第27-28页 |
| 2.1.5 节点中心性 | 第28-29页 |
| 2.2 复杂网络的经典数学模型 | 第29-34页 |
| 2.2.1 规则网络 | 第29-30页 |
| 2.2.2 ER随机网络 | 第30-31页 |
| 2.2.3 小世界网络 | 第31-32页 |
| 2.2.4 无标度网络 | 第32-34页 |
| 2.3 复杂网络上的传播动力学 | 第34-47页 |
| 2.3.1 经典疾病传播动力学模型 | 第35-36页 |
| 2.3.2 传播动力学的基础结论 | 第36-39页 |
| 2.3.3 传播动力学的理论研究方法 | 第39-47页 |
| 2.3.3.1 基于度的平均场方法 | 第39-43页 |
| 2.3.3.2 基于个体的平均场方法 | 第43-46页 |
| 2.3.3.3 生成函数方法 | 第46-47页 |
| 2.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第三章 复杂网络上的疾病传播阈值研究 | 第49-69页 |
| 3.1 具有确定恢复概率的SIR传播阈值 | 第49-60页 |
| 3.1.1 一种有效的数值判定方法 | 第51-55页 |
| 3.1.1.1 数值判定方法的提出 | 第51-53页 |
| 3.1.1.2 数值方法的有效性分析 | 第53-55页 |
| 3.1.2 无标度和真实网络上的理论预测检测 | 第55-58页 |
| 3.1.2.1 无标度网络上的传播阈值 | 第56-57页 |
| 3.1.2.2 真实网络上的传播阈值 | 第57-58页 |
| 3.1.3 拓展讨论 | 第58-60页 |
| 3.2 具有任意恢复概率的SIR传播阈值 | 第60-67页 |
| 3.2.1 理论推导 | 第61-63页 |
| 3.2.2 模拟结果 | 第63-67页 |
| 3.3 本章小结 | 第67-69页 |
| 第四章 疾病传播过程的可预测性研究 | 第69-90页 |
| 4.1 BA网络上的传播可变性 | 第69-77页 |
| 4.1.1 模型描述及统计参数 | 第70-71页 |
| 4.1.2 感染密度的可变性 | 第71-73页 |
| 4.1.2.1 初始传播源的影响 | 第71-72页 |
| 4.1.2.2 不同度节点的感染密度可变性 | 第72-73页 |
| 4.1.3 感染时间可变性 | 第73-77页 |
| 4.1.3.1 不同度节点的感染时间可变性 | 第74-76页 |
| 4.1.3.2 不同距离的节点感染时间可变性 | 第76-77页 |
| 4.2 弱连接对传播可预测性的影响 | 第77-87页 |
| 4.2.1 模型介绍 | 第78-79页 |
| 4.2.1.1 异质社区网络 | 第78-79页 |
| 4.2.1.2 动力学过程 | 第79页 |
| 4.2.1.3 统计参数 | 第79页 |
| 4.2.2 单一弱连接的影响 | 第79-84页 |
| 4.2.2.1 具有不同度的弱连接 | 第79-83页 |
| 4.2.2.2 特定弱连接下的不同传播源 | 第83-84页 |
| 4.2.3 多样弱连接的影响 | 第84-87页 |
| 4.3 本章小结 | 第87-90页 |
| 第五章 关键节点传播影响力的研究 | 第90-112页 |
| 5.1 分形无标度网络中节点影响力区分度 | 第90-100页 |
| 5.1.1 模型介绍 | 第91-94页 |
| 5.1.1.1 网络模型 | 第91-92页 |
| 5.1.1.2 传播动力学 | 第92-93页 |
| 5.1.1.3 统计参数 | 第93-94页 |
| 5.1.2 试验结果 | 第94-100页 |
| 5.1.2.1 分形网络上的疾病传播 | 第94-98页 |
| 5.1.2.2 含噪网络上的节点影响力区分度 | 第98-100页 |
| 5.2 偏好性模仿机制对补贴措施的影响 | 第100-110页 |
| 5.2.1 模型描述 | 第101-104页 |
| 5.2.2 模拟结果 | 第104-109页 |
| 5.2.3 实际流感案例分析 | 第109-110页 |
| 5.3 本章小结 | 第110-112页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第112-116页 |
| 6.1 全文总结 | 第112-114页 |
| 6.2 研究展望 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-132页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第132-133页 |
