基于计算社会科学的复杂网络聚类算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·复杂网络聚类算法 | 第11-13页 |
| ·计算社会科学 | 第13-14页 |
| ·论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关技术 | 第16-22页 |
| ·节点的重要性分析 | 第16-18页 |
| ·幂律分布分析 | 第18-19页 |
| ·弱关系理论分析 | 第19-20页 |
| ·两级传播理论 | 第20-21页 |
| ·核心边缘理论 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 加权复杂网络社团评价指标及聚类算法分析 | 第22-34页 |
| ·加权复杂网络社团的评估指标分析 | 第22-26页 |
| ·聚集系数 | 第23-24页 |
| ·强弱社团与模块度函数 | 第24-26页 |
| ·基于模拟数据集的社团评价指标分析 | 第26-29页 |
| ·加权复杂网络聚类算法及分析 | 第29-33页 |
| ·算法分析 | 第29-31页 |
| ·对比实验及分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于弱关系理论的复杂网络聚类算法 | 第34-49页 |
| ·复杂网络中关系强度的判定原则 | 第34-36页 |
| ·弱关系的界定 | 第36-41页 |
| ·高度节点阈值判定 | 第37-40页 |
| ·弱关系阈值判定 | 第40-41页 |
| ·基于弱关系理论的聚类算法 | 第41-47页 |
| ·算法描述 | 第41-42页 |
| ·算法流程及复杂度分析 | 第42-45页 |
| ·算法有效性分析 | 第45页 |
| ·算法例证分析 | 第45-47页 |
| ·实验及分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 复杂网络可控性研究初探 | 第49-62页 |
| ·基于线性系统控制理论的复杂网络可控性模型 | 第49-51页 |
| ·线性系统可控性 | 第49-50页 |
| ·结构可控性求解方法 | 第50-51页 |
| ·基于传播免疫的复杂网络可控性模型 | 第51-57页 |
| ·可控性模型研究 | 第51-53页 |
| ·实验及分析 | 第53-57页 |
| ·基于社团结构的复杂网络可控性研究 | 第57-60页 |
| ·复杂网络中社团的可控性模型 | 第57-59页 |
| ·实验及分析 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
