| 摘要 | 第3-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 简介 | 第12-36页 |
| 1.1 复杂网络历史背景简介 | 第12-14页 |
| 1.2 传染病传播模型简介 | 第14-22页 |
| 1.3 底层网络数据的研究来源 | 第22-33页 |
| 1.3.1 部分实证网络数据获取来源 | 第22-26页 |
| 1.3.2 常用人造网络模型的生成办法 | 第26-33页 |
| 1.4 论文的研究动机和研究内容 | 第33-36页 |
| 第二章 复杂网络上传染病传播模型的解析方法 | 第36-74页 |
| 2.1 研究所需的思想方法基础 | 第37-48页 |
| 2.1.1 异质平均场（Heterogeneous Mean-Field）方法 | 第37-42页 |
| 2.1.2 淬火平均场（Quenched Mean-Field）方法 | 第42-43页 |
| 2.1.3 有效度（Effective Degree）方法 | 第43-48页 |
| 2.2 离散时间的有效度马尔科夫链方法 | 第48-58页 |
| 2.3 键逾渗（Bond-Percolation）映射方法 | 第58-59页 |
| 2.4 细致平衡方法 | 第59-70页 |
| 2.5 小结 | 第70-72页 |
| 2.6 附录：传染病动力学计算机模拟过程的具体步骤 | 第72-74页 |
| 第三章 模仿接种动力学的接种困境及其相关研究 | 第74-98页 |
| 3.1 两类人群感染速率及接触速率的异质性研究 | 第76-88页 |
| 3.2 模仿策略的异质性研究 | 第88-96页 |
| 3.3 小结 | 第96-98页 |
| 第四章 总结与展望 | 第98-104页 |
| 4.1 工作总结 | 第98-101页 |
| 4.2 工作展望 | 第101-104页 |
| 参考文献 | 第104-116页 |
| 在学期间的研究成果 | 第116-117页 |
| 致谢 | 第117页 |
