| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-25页 |
| ·研究背景 | 第14-21页 |
| ·复杂网络概述 | 第14-15页 |
| ·复杂网络研究的历史 | 第15-18页 |
| ·复杂网络研究的意义及其应用前景 | 第18-21页 |
| 1 研究意义 | 第18页 |
| 2 应用前景 | 第18-21页 |
| ·科研合作网络概述 | 第21-23页 |
| ·科研合作网络及其研究意义 | 第21页 |
| ·科研合作网络研究的国内外现状 | 第21-23页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第23-25页 |
| 第二章 复杂网络的基本概念与特性 | 第25-43页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·图形理论的一些基本概念 | 第26-29页 |
| ·图及分类 | 第26-27页 |
| ·顶点的度 | 第27页 |
| ·子图 | 第27-28页 |
| ·网络 | 第28页 |
| ·连通图 | 第28页 |
| ·图的矩阵表示 | 第28-29页 |
| ·复杂网络的特性 | 第29-39页 |
| ·“小世界”特性 | 第30-33页 |
| ·集聚性 | 第33-34页 |
| ·度分布与网络的无标度特征 | 第34-36页 |
| ·度-度相关性 | 第36-37页 |
| ·鲁棒性和脆弱性 | 第37-39页 |
| ·社会网络的特性 | 第39-42页 |
| ·社会网络的基本要素 | 第40页 |
| ·社会网络的特性 | 第40-41页 |
| ·科学合作者网络 | 第41-42页 |
| 1 科学的社会性 | 第41-42页 |
| 2 科学合作者网络的社会网络特性 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 中心度算法的理论基础 | 第43-66页 |
| ·中心度的概念 | 第43-44页 |
| ·中心度形成的理论基础 | 第44-50页 |
| ·意见形成过程的建模 | 第45-47页 |
| ·影响力网络的分类 | 第47-48页 |
| ·总的人际关系的效果模型 | 第48-50页 |
| ·中心度算法研究分类 | 第50-57页 |
| ·三种中心度测量方法 | 第51-52页 |
| ·三种中心度测量方法的理论来源 | 第52-57页 |
| 1 总体效果中心度 | 第52-55页 |
| 2 接近效果中心度 | 第55-56页 |
| 3 中介效果中心度 | 第56-57页 |
| ·中心度算法的应用 | 第57-60页 |
| ·复杂网络分析 | 第57-59页 |
| ·期刊及论文评价 | 第59-60页 |
| ·重要作者识别 | 第60页 |
| ·科学前沿探测 | 第60页 |
| ·关键词抽取、文本摘要 | 第60页 |
| ·本文主要采用的中心度算法 | 第60-65页 |
| ·度中心度算法(Degree Centrality) | 第60-63页 |
| ·中介中心度算法(Betweenness centrality) | 第63-65页 |
| ·接近中心度算法(Closeness Centrality) | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 基于中心度算法的1981-2011年国际基础数学领域作者合作网络分析 | 第66-94页 |
| ·研究对象的选取 | 第66-68页 |
| ·数据的收集与整理 | 第68-73页 |
| ·数据收集 | 第68页 |
| ·数据整理 | 第68-70页 |
| ·国家地区分布情况 | 第70-71页 |
| ·发文作者署名大学、科研机构分布情况 | 第71-73页 |
| ·基础数学领域作者合作网络构建 | 第73-74页 |
| ·最大连通子网络的主要性质 | 第74-83页 |
| ·网络节点的度分布 | 第75-77页 |
| ·网络的密度和聚类系数 | 第77页 |
| ·网络的直径与平均距离 | 第77-78页 |
| ·网络的凝聚子群分析 | 第78-82页 |
| ·中介中心度 | 第82-83页 |
| ·科学家的影响力评价 | 第83-92页 |
| ·高影响力的作者 | 第85页 |
| ·高影响力作者的背景及其研究领域分析 | 第85-87页 |
| ·高影响力作者与菲尔兹奖 | 第87-92页 |
| ·本章小结 | 第92-94页 |
| 第五章 合作网络的引用认同分析 | 第94-131页 |
| ·引文分析法 | 第94-97页 |
| ·引文分析法的概念 | 第94-95页 |
| ·引文分析法的发展历程 | 第95-96页 |
| ·引文分析法的优缺点 | 第96-97页 |
| ·引用认同 | 第97-100页 |
| ·引用认同概念的提出者 | 第97页 |
| ·引用认同的概念解释 | 第97-98页 |
| ·引用认同的意义 | 第98-99页 |
| ·引用认同的组成 | 第99页 |
| ·引用认同的特点 | 第99-100页 |
| ·引用认同的发展 | 第100页 |
| ·合作作者群体的引用认同分析和引证图像分析 | 第100-107页 |
| ·数据样本 | 第101-102页 |
| ·引用认同分析 | 第102-107页 |
| ·引用认同网络分析结果 | 第107-111页 |
| ·引用认同是有规律的 | 第108页 |
| ·自引在引用认同中占据比较重要的地位 | 第108-109页 |
| ·高产作者的被引频次与高被引作者的发文量情况 | 第109-110页 |
| ·高被引作者的被引频次与中介中心度、点度中心度比较 | 第110-111页 |
| ·引文计数函数应用于作者群体引用的作者影响力分析 | 第111-124页 |
| ·引文计数函数模型的建立 | 第112页 |
| ·引文计数函数模型的参数求解方法 | 第112-113页 |
| ·数据来源 | 第113-116页 |
| ·Mathematica 5.0软件对数据的拟合结果 | 第116-124页 |
| ·高被引作者的背景及研究领域分析 | 第124-128页 |
| ·作者群体的被引期刊分析 | 第128-129页 |
| ·本章小结 | 第129-131页 |
| 第六章 引证图像分析 | 第131-138页 |
| ·引证图像 | 第131-132页 |
| ·引证图像的定义 | 第131页 |
| ·引证图像与引用认同的区别与联系 | 第131-132页 |
| ·高产作者的引证图像分析 | 第132-136页 |
| ·数据选取 | 第132-133页 |
| ·50名作者的引证图像 | 第133-134页 |
| ·节点的中心度 | 第134-135页 |
| ·节点的中介中心度 | 第135-136页 |
| ·高产作者的自引情况 | 第136页 |
| ·结果分析 | 第136-138页 |
| 结论 | 第138-142页 |
| 参考文献 | 第142-150页 |
| 附录1 | 第150-157页 |
| 附录2 | 第157-172页 |
| 附录3 | 第172-186页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第186-187页 |
| 致谢 | 第187-189页 |
| 作者简介 | 第189页 |
