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自我中心网络的结构建模与研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-7页 | | ABSTRACT | 第7-9页 | | 符号说明 | 第14-15页 | | 第一章 绪论 | 第15-35页 | | 1.1 研究背景 | 第16-24页 | | 1.1.1 大数据时代 | 第16-18页 | | 1.1.2 计算社会学 | 第18-19页 | | 1.1.3 自我中心网络与社交大脑假说 | 第19-20页 | | 1.1.4 可视分析技术 | 第20-24页 | | 1.2 研究概览 | 第24-27页 | | 1.2.1 通信数据中的个人中心网络 | 第24-25页 | | 1.2.2 个人中心网络临界规模的研究 | 第25页 | | 1.2.3 个人中心网络层次结构的研究 | 第25-26页 | | 1.2.4 基于个人中心网络的可视分析系统 | 第26页 | | 1.2.5 研究意义 | 第26-27页 | | 1.3 章节安排 | 第27-28页 | | 1.3.1 主要内容与组织结构 | 第27-28页 | | 1.3.2 主要项目工作 | 第28页 | | 参考文献 | 第28-35页 | | 第二章 个人中心网络建模及其临界规模的研究 | 第35-46页 | | 2.1 研究背景与研究问题 | 第35-36页 | | 2.2 数据描述与研究方法 | 第36-39页 | | 2.2.1 数据描述 | 第36-37页 | | 2.2.2 个人中心网络模型 | 第37-39页 | | 2.2.3 研究方法 | 第39页 | | 2.3 实验与讨论 | 第39-43页 | | 2.3.1 节点平均权重与个人中心网络规模的关系 | 第40-41页 | | 2.3.2 吸引力平衡指数与个人中心网络规模的关系 | 第41-42页 | | 2.3.3 强弱链平衡指数与个人中心网络规模的关系 | 第42页 | | 2.3.4 鲁棒性分析 | 第42-43页 | | 2.4 本章小结 | 第43-44页 | | 参考文献 | 第44-46页 | | 第三章 个人中心网络的分层结构 | 第46-64页 | | 3.1 研究背景与研究问题 | 第46-47页 | | 3.2 研究方法与数据描述 | 第47-52页 | | 3.2.1 个人中心网络社交强度度量 | 第47-48页 | | 3.2.2 个人中心网络圈层划分 | 第48-50页 | | 3.2.3 数据描述 | 第50-52页 | | 3.3 实验与讨论 | 第52-61页 | | 3.3.1 个人中心网络的层次结构 | 第52-54页 | | 3.3.2 个人中心网络每层的规模 | 第54-57页 | | 3.3.3 鲁棒性分析 | 第57-61页 | | 3.4 本章小结 | 第61页 | | 参考文献 | 第61-64页 | | 第四章 基于个人中心网络的可视分析系统 | 第64-79页 | | 4.1 研究背景与相关工作 | 第64-65页 | | 4.2 基于个人中心网络的可视分析系统 | 第65-74页 | | 4.2.1 系统概览 | 第66-68页 | | 4.2.2 可视设计 | 第68-74页 | | 4.3 “异常用户检测”案例分析 | 第74-77页 | | 4.3.1 基于EAS的异常用户检测算法 | 第74-75页 | | 4.3.2 异常用户与普通用户案例分析 | 第75-76页 | | 4.3.3 结果讨论 | 第76-77页 | | 4.4 本章总结 | 第77页 | | 参考文献 | 第77-79页 | | 第五章 总结与展望 | 第79-83页 | | 5.1 本文工作总结 | 第79-80页 | | 5.2 局限性分析 | 第80-81页 | | 5.3 未来研究展望 | 第81-83页 | | 致谢 | 第83-85页 | | 攻读博士期间发表的学术论文目录 | 第85-86页 | | 附录: 缩略语表 | 第86页 |
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论文编号BS2604511，这篇论文共86页
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