| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-10页 |
| 1.1.1 社会网络简介 | 第8-9页 |
| 1.1.2 在线社会网络简介 | 第9-10页 |
| 1.2 选题意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外研究动态 | 第10-15页 |
| 1.3.1 基于网络拓扑结构的影响力节点发现 | 第10-12页 |
| 1.3.2 结合节点属性的影响力节点发现方法 | 第12-13页 |
| 1.3.3 复杂网络的社区发现 | 第13-14页 |
| 1.3.4 社会网络中结构洞理论的研究 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要工作及结构安排 | 第15-18页 |
| 1.4.1 论文主要工作 | 第15页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第15-18页 |
| 第二章 相关基础理论 | 第18-30页 |
| 2.1 复杂网络相关概念及属性 | 第18-22页 |
| 2.1.1 网络的图表示 | 第18-19页 |
| 2.1.2 聚类系数 | 第19-20页 |
| 2.1.3 相关系数 | 第20-21页 |
| 2.1.4 节点度以及度分布 | 第21-22页 |
| 2.2 复杂网络的模块结构及划分算法 | 第22-26页 |
| 2.2.1 复杂网络的模块结构 | 第22-23页 |
| 2.2.2 模块度 | 第23-25页 |
| 2.2.3 社区划分算法 | 第25-26页 |
| 2.3 社会学中结构洞的基础理论 | 第26-29页 |
| 2.3.1 结构洞的理论基础 | 第26-27页 |
| 2.3.2 结构洞的竞争优势 | 第27-28页 |
| 2.3.3 网络结构的两种形式——结构洞与网络闭合 | 第28页 |
| 2.3.4 结构洞与弱关系 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 实验数据集描述 | 第30-34页 |
| 3.1 数据集来源及其在线社会网络特点 | 第30-31页 |
| 3.2 数据集描述 | 第31-33页 |
| 3.2.1 数据集统计及其爬取方式 | 第31页 |
| 3.2.2 数据集处理 | 第31-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 在线社会网络中结构洞节点的发现 | 第34-46页 |
| 4.1 信息传播网络中结构洞节点的表示 | 第34-35页 |
| 4.2 信息传播网络中重叠社区结构的发现 | 第35-39页 |
| 4.2.1 发现重叠社区结构算法-OSLOM | 第35-38页 |
| 4.2.2 OSLOM算法实验结果 | 第38-39页 |
| 4.3 重叠社区内重要节点发现 | 第39-43页 |
| 4.3.1 k-核分解算法 | 第39-42页 |
| 4.3.2 使用k-核分解算法发现社区内部重要节点 | 第42-43页 |
| 4.4 信息传播网络中结构洞节点发现的算法 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 在线社会网络中影响力节点的发现 | 第46-50页 |
| 5.1 微博网络中的信息传播 | 第46-47页 |
| 5.2 信息传播网络中影响力节点发现算法 | 第47-48页 |
| 5.3 实验分析 | 第48-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第50-51页 |
| 6.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第58页 |