| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 论文的主要研究内容 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第12页 |
| 1.4 本章总结 | 第12-13页 |
| 第二章 相关技术与研究现状概述 | 第13-25页 |
| 2.1 机会网络及信息传播技术简介 | 第13-17页 |
| 2.1.1 机会网络概念及应用 | 第13-16页 |
| 2.1.2 机会网络中的信息传播机制 | 第16-17页 |
| 2.2 人类移动行为特征研究现状 | 第17-20页 |
| 2.2.1 人类移动性研究概述 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于复杂网络方法的移动行为特征研究 | 第19-20页 |
| 2.3 网络拓扑动态演化研究综述 | 第20-23页 |
| 2.3.1 网络拓扑时变性建模方法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 网络拓扑动态生成过程建模方法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章总结 | 第23-25页 |
| 第三章 机会网络信息传播中人类移动行为特征研究 | 第25-39页 |
| 3.1 机会网络信息传播中的度量指标的分类 | 第25-26页 |
| 3.2 MIT数据集介绍 | 第26-27页 |
| 3.3 基于空间属性的度量指标以及数据分析 | 第27-32页 |
| 3.3.1 度中心性 | 第28-29页 |
| 3.3.2 介数中心性 | 第29-31页 |
| 3.3.3 接近中心性 | 第31页 |
| 3.3.4 平均度 | 第31-32页 |
| 3.4 基于时间属性的度量指标以及数据分析 | 第32-34页 |
| 3.4.1 连接持续时间 | 第33-34页 |
| 3.4.2 连接间隔时间 | 第34页 |
| 3.5 基于社会属性的度量指标 | 第34-35页 |
| 3.5.1 节点连接频率 | 第35页 |
| 3.5.2 节点对之间的亲密度 | 第35页 |
| 3.6 节点之间连接持续时间的相关性分析 | 第35-38页 |
| 3.6.1 相关性分析的概念 | 第36页 |
| 3.6.2 肯德尔相关系数 | 第36-37页 |
| 3.6.3 MIT数据中历史连接信息之间存在相关性 | 第37-38页 |
| 3.7 本章总结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于机会网络信息传播中人类移动行为特征的时间演化研究 | 第39-53页 |
| 4.1 相关演化模型分析与研究 | 第39-42页 |
| 4.1.1 ER随机图模型 | 第39-41页 |
| 4.1.2 基于活动驱动的无记忆网络演化模型 | 第41页 |
| 4.1.3 基于活动驱动的有记忆网络演化模型 | 第41-42页 |
| 4.1.4 小结 | 第42页 |
| 4.2 一种基于节点历史连接持续时间的连接生成概率 | 第42-45页 |
| 4.3 数据验证 | 第45-51页 |
| 4.3.1 实验环境与步骤 | 第46-48页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 4.4 本章总结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结和展望 | 第53-55页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第53页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第53页 |
| 5.3 研究生期间工作 | 第53-55页 |
| 5.3.1 参与的项目 | 第53页 |
| 5.3.2 负责的工作 | 第53-54页 |
| 5.3.3 提交的文档 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 IMIT初始网络当前节点的历史连接概率 | 第61-62页 |
