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复杂网络的结构挖掘及其对传播动力学的影响

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 复杂网络研究背景第12-13页
    1.2 复杂网络在各领域中的研究实例第13-15页
    1.3 本文相关研究内容概述第15-18页
        1.3.1 网络结构分析及演化建模第15-16页
        1.3.2 基于网络结构演化的链路预测第16-17页
        1.3.3 复杂网络上的传播动力学第17-18页
    1.4 本文主要工作及章节安排第18-20页
    1.5 主要创新点第20-22页
第二章 复杂网络相关基础第22-42页
    2.1 复杂网络基本概念第22-30页
        2.1.1 真实网络举例第22-26页
        2.1.2 复杂网络特征描述第26-30页
    2.2 演化模型介绍第30-34页
        2.2.1 规则网络第31页
        2.2.2 随机网络第31页
        2.2.3 小世界网络第31-33页
        2.2.4 无标度网络第33-34页
    2.3 链路预测介绍第34-38页
        2.3.1 基于结构相似性的预测算法第35-37页
        2.3.2 常用评价指标第37-38页
    2.4 传播动力学介绍第38-41页
        2.4.1 简单传播模型第38-40页
        2.4.2 复杂传播模型第40-41页
    2.5 本章小结第41-42页
第三章 食谱网络的结构分析及演化建模第42-59页
    3.1 引言第42-44页
    3.2 数据描述第44-48页
    3.3 结构分析及结果讨论第48-53页
        3.3.1 菜系间相似度的计算第48-49页
        3.3.2 异常点检测第49-50页
        3.3.3 地理临近和气候相似第50-53页
    3.4 演化模型的构建第53-55页
    3.5 演化模型的延伸讨论第55-57页
    3.6 本章小结第57-59页
第四章 基于网络结构演化的链路预测算法研究第59-88页
    4.1 引言第59-62页
    4.2 无向网络中的冷边预测算法研究第62-74页
        4.2.1 问题的提出第62-63页
        4.2.2 数据描述第63-64页
        4.2.3 经典算法对冷边的预测准确率第64-68页
        4.2.4 改进算法对冷边的预测准确率第68-70页
        4.2.5 改进算法在真实抽样下的预测准确率第70-73页
        4.2.6 结论和讨论第73-74页
    4.3 无向网络中的链路预测算法多样性研究第74-79页
        4.3.1 问题的提出第74-75页
        4.3.2 基准算法及改进算法第75-76页
        4.3.3 算法的预测准确率和多样性对比第76-78页
        4.3.4 结论与讨论第78-79页
    4.4 有向网络中的链路预测算法研究第79-86页
        4.4.1 问题的提出第79-80页
        4.4.2 数据描述第80-83页
        4.4.3 基于子图的预测算法第83-84页
        4.4.4 算法的预测准确率对比第84-85页
        4.4.5 结论与讨论第85-86页
    4.5 本章小结第86-88页
第五章 网络结构对传播动力学的影响第88-110页
    5.1 引言第88-90页
    5.2 互惠边对简单传播过程的影响第90-98页
        5.2.1 问题的提出第90-92页
        5.2.2 数据描述第92-93页
        5.2.3 有向简单传播模型第93-94页
        5.2.4 实验过程及结果分析第94-97页
        5.2.5 结论与讨论第97-98页
    5.3 结构异质性对复杂传播过程的影响第98-108页
        5.3.1 问题的提出第98-99页
        5.3.2 含权复杂传播模型的设计第99-100页
        5.3.3 含权网络的构建方法第100页
        5.3.4 基于边权划分的解析模型第100-103页
        5.3.5 实验过程及结果分析第103-107页
        5.3.6 结论与讨论第107-108页
    5.4 本章小结第108-110页
第六章 总结与展望第110-114页
    6.1 工作总结第110-112页
    6.2 研究展望第112-114页
致谢第114-115页
参考文献第115-136页
攻博期间取得的研究成果第136-138页

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