| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 复杂网络 | 第11-12页 |
| 1.2.2 软件网络 | 第12-13页 |
| 1.2.3 影响力节点 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的总体结构 | 第15-16页 |
| 第2章 复杂软件网络结构分析和算法分析 | 第16-23页 |
| 2.1 复杂网络的基本概念 | 第16页 |
| 2.2 网络结构的主要统计指标 | 第16-18页 |
| 2.2.1 度 | 第16-17页 |
| 2.2.2 度分布 | 第17页 |
| 2.2.3 平均路径长度 | 第17-18页 |
| 2.3 复杂网络中影响力节点的识别算法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 复杂网络中影响力节点的经典识别算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 影响力节点的度量算法对比分析 | 第19页 |
| 2.3.3 PageRank算法 | 第19-21页 |
| 2.4 复杂软件网络模型 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 无权网络中识别影响力节点算法 | 第23-33页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 识别影响力节点的IIN-DSN算法原理 | 第24-27页 |
| 3.3 算法IIN-DSN的实现 | 第27-31页 |
| 3.3.1 算法实现思想 | 第27-28页 |
| 3.3.2 算法设计 | 第28-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 加权网络中识别影响力节点算法 | 第33-46页 |
| 4.1 引言 | 第33-34页 |
| 4.2 识别影响力节点的IIN-DWSN算法原理 | 第34-36页 |
| 4.3 算法IIN-DWSN的实现 | 第36-41页 |
| 4.3.1 算法思想 | 第36-37页 |
| 4.3.2 算法设计 | 第37-40页 |
| 4.3.3 算法中权值分析 | 第40-41页 |
| 4.4 算法IIN-DWSN在软件演化过程中的应用 | 第41-45页 |
| 4.4.1 节点影响力的评估 | 第42-43页 |
| 4.4.2 关键节点分布的稳定性 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第46-55页 |
| 5.1 实验仿真SIR模型 | 第46-47页 |
| 5.2 算法IIN-DSN和算法IIN-DWSN的分析 | 第47-51页 |
| 5.2.1 算法原理 | 第47-48页 |
| 5.2.2 有效性 | 第48-49页 |
| 5.2.3 传播性 | 第49-51页 |
| 5.3 软件节点影响力制约的因素 | 第51-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |