基于复杂网络理论的微博转发模型研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 网络研究简史 | 第10-11页 |
| 1.2.1 规则网络理论阶段 | 第10页 |
| 1.2.2 随机网络理论阶段 | 第10页 |
| 1.2.3 复杂网络理论阶段 | 第10-11页 |
| 1.3 本文内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 基础理论 | 第13-19页 |
| 2.1 网络的拓扑特征 | 第13-15页 |
| 2.1.1 平均距离 | 第13页 |
| 2.1.2 集聚系数 | 第13-14页 |
| 2.1.3 度分布 | 第14-15页 |
| 2.2 平均场方法 | 第15-16页 |
| 2.3 网络拓扑基本模型及其性质 | 第16-19页 |
| 2.3.1 规则网络模型 | 第16页 |
| 2.3.2 随机网络模型 | 第16-17页 |
| 2.3.3 小世界模型 | 第17-18页 |
| 2.3.4 无标度网络模型 | 第18-19页 |
| 第三章 基于SIR模型的微博转发网络 | 第19-23页 |
| 3.1 微博转发网络的基本介绍 | 第19页 |
| 3.2 SIR模型介绍 | 第19-21页 |
| 3.3 基于SIR模型的微博转发网络 | 第21-23页 |
| 第四章 基于某种吸引度的微博转发模型 | 第23-29页 |
| 4.1 网络演化模型 | 第23-24页 |
| 4.2 模型分析 | 第24-26页 |
| 4.3 仿真实验验证 | 第26-29页 |
| 4.3.1 仿真实验的基本流程 | 第26-27页 |
| 4.3.2 仿真实验作图 | 第27-29页 |
| 第五章 基于微博转发网络的有向加权网络模型 | 第29-35页 |
| 5.1 加权网络模型 | 第29-31页 |
| 5.2 模型理论分析 | 第31-33页 |
| 5.3 仿真实验验证 | 第33-35页 |
| 总结与展望 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-39页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第39-40页 |
| 致谢 | 第40页 |
