| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 引言 | 第11-12页 |
| 1 绪论 | 第12-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 创新点 | 第14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 2 研究综述 | 第15-23页 |
| 2.1 节点中心性度量方法的研究综述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 局部中心性度量方法 | 第15页 |
| 2.1.2 全局中心性度量方法 | 第15-16页 |
| 2.1.3 半局部中心性度量方法 | 第16-17页 |
| 2.1.4 基于多种中心性的方法 | 第17-18页 |
| 2.2 中心性度量方法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 度中心性(dc) | 第18页 |
| 2.2.2 K壳中心性(ks) | 第18-19页 |
| 2.2.3 PageRank(pg) | 第19页 |
| 2.2.4 亲近中心性(cc) | 第19页 |
| 2.2.5 中介中心性(bc) | 第19-20页 |
| 2.2.6 LocalCentrality(LC) | 第20页 |
| 2.2.7 LocalStructureCentrality(LSC) | 第20页 |
| 2.2.8 LocalWeight(LW) | 第20-21页 |
| 2.2.9 SumofEdgeImportanceCoefficient(SEIC) | 第21页 |
| 2.2.10 LocalTriangleCentrality(LTC) | 第21-22页 |
| 2.2.11 CoefficientofLocalCentrality(CLC) | 第22页 |
| 2.2.12 Two-HopConnectedCorenessCentarlity(THCC) | 第22-23页 |
| 3.复杂网络不同中心性度量方法比较研究 | 第23-41页 |
| 3.1 实验设计和评价指标 | 第23-27页 |
| 3.1.1 数据集 | 第23-25页 |
| 3.1.2 SIR模型 | 第25页 |
| 3.1.3 评价指标 | 第25-27页 |
| 3.2 实验分析 | 第27-39页 |
| 3.2.1 时间消耗 | 第27-28页 |
| 3.2.2 相关性分析 | 第28-35页 |
| 3.2.3 可区分性分析 | 第35-36页 |
| 3.2.4 鲁棒性 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 基于二阶聚类系数的中心性度量方法 | 第41-73页 |
| 4.1 二阶聚类系数 | 第41-48页 |
| 4.1.1 二阶邻居数 | 第41-43页 |
| 4.1.2 二阶聚类系数 | 第43-47页 |
| 4.1.3 基于半局部结构的中心性度量方法LSC_plus | 第47-48页 |
| 4.2 实验设计与评价指标 | 第48-51页 |
| 4.2.1 数据集与真值模拟 | 第48-49页 |
| 4.2.2 评价指标 | 第49-51页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第51-72页 |
| 4.3.1 相关性分析 | 第51-60页 |
| 4.3.2 重叠率分析 | 第60-68页 |
| 4.3.3 可区分性分析 | 第68-69页 |
| 4.3.4 鲁棒性分析 | 第69-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 在学研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
