| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 网络数据的数学表示 | 第12-14页 |
| 1.3 基于度的指数族随机图模型 | 第14-17页 |
| 1.4 文章结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 有限离散加权有向随机图模型的建立 | 第18-22页 |
| 2.1 预备符号 | 第18-19页 |
| 2.2 预备引理 | 第19-20页 |
| 2.3 有限离散加权有向指数族随机图模型 | 第20页 |
| 2.4 极大似然估计 | 第20-22页 |
| 第三章 极大似然估计的相合性 | 第22-30页 |
| 3.1 主要结果 | 第22页 |
| 3.2 引理和定理的证明 | 第22-30页 |
| 3.2.1 引理4的证明 | 第25-27页 |
| 3.2.2 引理5的证明 | 第27-28页 |
| 3.2.3 定理1的证明 | 第28-30页 |
| 第四章 极大似然估计的渐近正态性 | 第30-35页 |
| 4.1 主要结果 | 第30-31页 |
| 4.2 引理和定理的证明 | 第31-35页 |
| 4.2.1 引理6的证明 | 第32页 |
| 4.2.2 引理7的证明 | 第32-34页 |
| 4.2.3 定理2的证明 | 第34-35页 |
| 第五章 模拟研究 | 第35-44页 |
| 5.1 数值模拟 | 第35-39页 |
| 5.2 数据例子 | 第39-44页 |
| 5.2.1 WEBSTER-ACCOUNTING FIRM网络数据集 | 第39-42页 |
| 5.2.2 BKFRAT网络数据集 | 第42-44页 |
| 第六章 结论与展望 | 第44-45页 |
| 6.1 结论与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 研究生期间发表和接收的文章,暑期学校及学术报告 | 第51页 |