| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·复杂网络研究简史 | 第12-13页 |
| ·复杂网络基本概念 | 第13-16页 |
| ·复杂网络的分类和特点 | 第13-14页 |
| ·网络与图 | 第14-16页 |
| ·社会学习的概念 | 第16-17页 |
| ·社会学习所研究的问题 | 第17-18页 |
| ·社会学习的研究现状 | 第18-20页 |
| ·贝叶斯学习 | 第18-19页 |
| ·非贝叶斯学习 | 第19-20页 |
| ·本文的组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 基于专家节点的社会学习模型 | 第21-45页 |
| ·模型分析 | 第21-22页 |
| ·模型基本构成 | 第21-22页 |
| ·更新方式 | 第22-23页 |
| ·基于信念的非贝叶斯更新 | 第22-23页 |
| ·基于行为的贝叶斯更新 | 第23页 |
| ·问题描述和模型分析 | 第23-26页 |
| ·收敛性定理及其分析 | 第26-38页 |
| ·收敛性定理 | 第26-29页 |
| ·定理证明 | 第29-35页 |
| ·与其他模型的比较 | 第35-38页 |
| ·与贝叶斯模型的比较 | 第35-36页 |
| ·与非贝叶斯模型的比较 | 第36-37页 |
| ·与混合模型的比较 | 第37-38页 |
| ·非渐进收敛 | 第38-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 收敛速度分析 | 第45-57页 |
| ·社会学习收敛速度的概念 | 第45-46页 |
| ·DEGROOT与JADBABAIE模型收敛速度分析 | 第46-48页 |
| ·本模型收敛速度分析 | 第48-56页 |
| ·模型收敛速度有关变量 | 第48-49页 |
| ·不同情况的收敛速度比较 | 第49-54页 |
| ·收敛速度分析总结 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 网络演化与预测分析 | 第57-66页 |
| ·实际常用网络 | 第57页 |
| ·网络的分类实验 | 第57-60页 |
| ·网络的演化 | 第60-63页 |
| ·网络的预测分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结和展望 | 第66-68页 |
| ·本课题研究成果 | 第66-67页 |
| ·研究展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文及参与的研究课题 | 第73页 |