| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-27页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外相关研究 | 第13-26页 |
| ·复杂在线社会网络的特性研究 | 第13-15页 |
| ·基于复杂网络拓扑结构的信息挖掘 | 第15-18页 |
| ·社区搜索和发现（cluster） | 第18-23页 |
| ·互联网文档分析 | 第23-25页 |
| ·社会化搜索 | 第25-26页 |
| ·本文主要工作和结构 | 第26-27页 |
| 第二章 复杂网络基础 | 第27-37页 |
| ·小世界实验 | 第27-28页 |
| ·Milgram 的小世界实验 | 第27页 |
| ·Internet 上的小世界实验 | 第27-28页 |
| ·基本概念和度量标准 | 第28-30页 |
| ·网络的图表示 | 第28页 |
| ·平均路径长度 | 第28-29页 |
| ·聚类系数 | 第29页 |
| ·连接度与连接度分布 | 第29-30页 |
| ·其他度量标准 | 第30页 |
| ·网络模型 | 第30-36页 |
| ·规则网络 | 第30-31页 |
| ·随机网络 | 第31-32页 |
| ·小世界模型 | 第32-34页 |
| ·BA 无尺度网络 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 BBS 成员交互网络特性及成员特征分析 | 第37-53页 |
| ·在线 BBS 网络数据 | 第37-40页 |
| ·在线 BBS 交互网络特征与分析 | 第40-46页 |
| ·相互回复网络 | 第40-43页 |
| ·共同回复网络 | 第43-46页 |
| ·BBS 成员交互特征 | 第46-48页 |
| ·成员相似度 | 第46-47页 |
| ·成员关联强度 | 第47-48页 |
| ·BBS 成员网络的聚类分析 | 第48-51页 |
| ·基于网络拓扑结构的聚类分析 | 第48-49页 |
| ·基于成员特征的聚类分析 | 第49-51页 |
| ·卡方检验及分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于语境的BBS 成员关系网络 | 第53-65页 |
| ·基于语境关键词挖掘信任度成员网络 | 第53-57页 |
| ·构建信任度关联网络 | 第53-54页 |
| ·信任度关联网络特征分析 | 第54-57页 |
| ·改进信任度关系网络 | 第57-61页 |
| ·构建累计信任度关联网络 | 第57页 |
| ·累计信任度关联网络的特征分析 | 第57-61页 |
| ·信任度关系网络与其他网络的比较 | 第61-64页 |
| ·信任度关系网络与相互回复关系网络的比较 | 第61-63页 |
| ·信任度关系网络与累计信任度关系网络的比较 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 自适应推理和搜索 | 第65-80页 |
| ·应用背景介绍 | 第65-66页 |
| ·自适应推理和选择下一步调查目标（AICO） | 第66-67页 |
| ·基于信念传播的推理（BP） | 第67-70页 |
| ·信念传播的背景知识（BP） | 第67-68页 |
| ·利用信念传播更新犯罪网络 | 第68-70页 |
| ·基于扩展MPFS 算法选择下一步调查目标 | 第70-74页 |
| ·基于信息论的网络表现转化 | 第70-71页 |
| ·改进最短路径算法(ＭPFS) | 第71-72页 |
| ·扩展MPFS 算法 | 第72-74页 |
| ·实例分析和实验 | 第74-78页 |
| ·使用部分资料信息来推理犯罪概率网络中其他成员的犯罪概率 | 第74-76页 |
| ·选择新的调查目标 | 第76-78页 |
| ·实验和讨论 | 第78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第87页 |