| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究的意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 论文章节及内容安排 | 第13-14页 |
| 1.5 研究创新点 | 第14-15页 |
| 2 相关理论知识的阐述 | 第15-21页 |
| 2.1 复杂网络的概念 | 第15-17页 |
| 2.1.1 平均距离与小世界效应 | 第16页 |
| 2.1.2 度分布与无标度特性 | 第16页 |
| 2.1.3 局部结构 | 第16-17页 |
| 2.2 复杂网络的拓扑结构中心性 | 第17-19页 |
| 2.3 中心性方法比较分析 | 第19-21页 |
| 3 A股市中潜在影响力的股票分析 | 第21-30页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 数据收集与处理 | 第21-23页 |
| 3.3 构建股票市场模型 | 第23-26页 |
| 3.3.1 相关系数法 | 第23页 |
| 3.3.2 度量距离和阈值法 | 第23-24页 |
| 3.3.3 网络构建 | 第24-26页 |
| 3.4 局部结构中心性 | 第26页 |
| 3.5 不同阈值中股票影响力的分析 | 第26-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于局部信息与路径相似性指标的链路预测 | 第30-41页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 算法的描述 | 第30-33页 |
| 4.2.1 基于局部信息的相似性指标 | 第31-32页 |
| 4.2.2 基于路径的相似指标 | 第32-33页 |
| 4.3 实验以及结果分析 | 第33-40页 |
| 4.3.1 不同比例中训练集局部信息和路径相似性的精确度 | 第33页 |
| 4.3.2 不同阈值的股票网络市场中相似性指标的精确性 | 第33-36页 |
| 4.3.3 基于RA指标来分析潜在影响力股票之间连接可能性 | 第36-37页 |
| 4.3.4 不同时间段中各种相似性指标的对比 | 第37-38页 |
| 4.3.5 基于RA与Katz指标分别对A股股市的实证分析 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 结束语 | 第41-43页 |
| 5.1 总结 | 第41-42页 |
| 5.2 不足与展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 在读期间撰写的论文 | 第48-49页 |
| 在硕士期间参加的科研项目 | 第49页 |
