| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 复杂网络研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 软件网络研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 关键节点研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 存在的问题 | 第14页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文总体结构 | 第15-16页 |
| 第2章 复杂软件网络模型的构建 | 第16-23页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 软件网络建模分析 | 第17-19页 |
| 2.3 构建软件网络模型 | 第19-22页 |
| 2.3.1 构建静态网络模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 构建动态网络模型 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于结构熵的静态网络关键节点挖掘 | 第23-32页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 相关概念 | 第24-26页 |
| 3.2.1 基础知识 | 第24-25页 |
| 3.2.2 基本定义 | 第25-26页 |
| 3.3 基于结构熵的静态网络关键节点挖掘算法设计 | 第26-29页 |
| 3.3.1 算法整体框架 | 第26-27页 |
| 3.3.2 基于结构熵的关键节点挖掘算法INMSE | 第27-29页 |
| 3.4 算法实例 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于概率波及效应的动态网络关键节点挖掘 | 第32-43页 |
| 4.1 引言 | 第32-33页 |
| 4.2 概率波及效应分析 | 第33-34页 |
| 4.3 相关概念 | 第34-36页 |
| 4.3.1 基本定义 | 第34-35页 |
| 4.3.2 度量体系相关定义 | 第35-36页 |
| 4.4 基于概率波及效应的动态网络关键节点挖掘算设计 | 第36-40页 |
| 4.4.1 算法整体框架 | 第36-37页 |
| 4.4.2 软件执行轨迹处理 | 第37-38页 |
| 4.4.3 基于概率波及效应的关键节点挖掘算法MIN-PRE | 第38-40页 |
| 4.5 算法实例 | 第40-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 算法的实验结果分析 | 第43-56页 |
| 5.1 实验环境配置 | 第43页 |
| 5.2 实验数据来源 | 第43页 |
| 5.3 算法INMSE实验结果与分析 | 第43-50页 |
| 5.3.1 复杂节点相关分析 | 第44-46页 |
| 5.3.2 可疑性关键节点相关分析 | 第46-49页 |
| 5.3.3 度量值的对比分析 | 第49-50页 |
| 5.4 算法MIN-PRE实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 5.4.1 故障传播倾向路径分析 | 第50-52页 |
| 5.4.2 关键节点规律分析 | 第52-54页 |
| 5.4.3 运行效率对比 | 第54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
