基于信息融合的复杂网络节点重要性研究

目录

声明

致谢

变量注释表

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 单层复杂网络节点重要性研究现状

1.2.2 多层复杂网络节点重要性研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 论文框架

2 复杂网络相关理论

2.1 复杂网络相关概念

2.1.1 单层复杂网络的基本概念

2.1.2 多层复杂网络的基本概念

2.2.1小世界特性

2.2.2无标度特性

2.2.2社区结构特性

2.3 节点重要性排序相关概念与技术

2.3.1 基于网络局部属性的研究方法

2.3.2 基于网络全局属性的排序方法

2.3.3 基于网络位置属性的研究方法

2.3.4 基于网络多属性融合的排序方法

2.3.5 信息融合技术

2.4.1 网络传播模型

2.4.2 Kendall‘s Tau

2.5 本章小结

3 融合度与聚类系数的节点重要性排序算法

3.1 引言

3.2 融合度与聚类系数的节点重要性排序算法

3.2.1 度和聚类系数

3.2.2 熵权法

3.2.3 算法描述

3.2.4 时间复杂度分析

3.3.1 实验环境

3.3.2 实验数据集和实验分析

3.4 本章小结

4 基于支持向量机的多层复杂网络节点重要性排序算法

4.1 引言

4.2 基于支持向量机的多层复杂网络节点重要性排序算法

4.2.1 简单指标选择

4.2.2 证据理论和支持向量机

4.2.3 算法描述

4.2.4 时间复杂度分析

4.3 实验分析

4.3.1 高科技公司网络

4.3.2 多元社交网络数据集

4.3.3 综合运输网络

4.4 本章小结

5 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 进一步研究工作

参考文献

作者简历

学位论文原创性声明

学位论文数据集