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复杂网络建模与特性研究的开题报告
一、选题背景
网络科学研究是近年来迅猛发展的重要领域之一。网络是由众多节点及其相应的联系构成的复杂系统。网络科学可以揭示实际社会、经济、生物和技术系统的性质和行为，并提供深刻的模型和算法框架以解释这些系统现象。
随着互联网和大数据技术的快速发展，网络越来越成为人们交流信息和进行社交活动的重要平台。人们在网络上的行为和决策影响了网络结构和功能，从而影响了整个系统的动态演化。因此，了解网络的拓扑结构、网络连接方式、节点重要性等方面的特性对于理解其性质和行为具有重要意义。
基于这种背景，本文应用网络科学理论，针对现实中各种类型的网络，探讨其复杂性质，以使人类的认知更为深入。
二、选题意义
-深入研究复杂网络的拓扑特性和动态演化规律有利于人类对社会与自然现象的深刻认识；
-在互联网与大数据技术基础上，强化复杂网络研究是构建智能化社会的必不可少的一环；
-通过复杂网络的属性分析研究与实际问题的联系，进而解决实际问题；
三、选题内容
本课题主要研究：
（1）复杂网络拓扑结构模型与生成模型；
（2）复杂网络的度分布、近邻度、聚类系数、介数中心性、PageRank算法等特性研究；
（3）复杂网络动态演化规律及其功能；
（4）应用复杂网络理论解决实际问题(如群体行为、社交网络挖掘等)
四、研究方法
-复杂网络拓扑结构分析方法；
-复杂网络可视化手段；
-复杂网络概率论和数理统计方法;
-复杂网络建模和计算仿真方法。
五、预期研究结果
本课题研究成果可为复杂网络的应用提供理论和技术基础支撑，并有希望在实践中得到重要应用。课题预期结果包括：
（1）从静态角度分析不同类型网络拓扑结构及其基本特性；
（2）从动态角度分析复杂网络的演化规律；
（3）发掘并应用比较有效的算法进行网络挖掘，如社交网络分析与挖掘等
（4）提出复杂网络构造和改造方案，实现某些网络的拓扑的优化
六、研究规划
时间节点|研究计划T1~T3|数据收集与整理，相关专业知识学习及文献回顾
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T4~T6|复杂网络模型与算法建立及模拟实验，
T7~T9|网络节点属性分析和数据可视化，微调模型的细节，并进行修改优化
T10~T12|实验结果的分析和讨论，写作论文及撰写研究报告稿
七、参考文献
[1]Newman,M.E.J.,&Barabási,A.L.(2003)：Thestructureanddynamicsofnetworks、
[2]Wasserman,S.,&Faust,K.(1994)：Socialnetworkanalysis、
[3]Watts,D.J.,&Strogatz,S.H.(1998)：Collectivedynamicsof‘small-world’networks、
[4]Barabási,A.L.,&Albert,R.(1999)：Emergenceofscalinginrandomnetworks、
[5]Newman,M.E.J.(2002)：Assortativemixinginnetworks、
[6]Easley,D.&Kleinberg,J.：Networks,Crowds,andMarkets:ReasoningAboutaHighlyConnectedWorld.CambridgeUniversityPress,NewYork,2010.