总  序
前  言
第一章  绪  论
1.1  问题的研究背景和意义
1.2  知识网络研究综述
1.3  个性化推荐系统的研究进展
1.4  复杂网络研究综述
1.5  本书的主要工作
第二章  复杂网络的演化模型研究
2.1  多步连接的无尺度网络增长模型
2.2  正负匹配度可调的增长无尺度网络模型
2.3  自学习双向选择加权网络演化模型
2.4  带有平均距离和平均度约束的无尺度网络演化模型
2.5  有向网络中出度与入度之间的关系
第三章  复杂网络的动力学优化
3.1  优化无尺度网络的鲁棒性
3.2  优化无尺度网络同步能力
3.3  网络拓扑量与同步能力的关系
3.4  无尺度网络上的定向传播行为研究
3.5  二维格子上的意见传播
第四章  复杂网络在某知识网络系统中的应用
4.1  项目文本关联网络的拓扑结构分析
4.2  项目文本关联网络的加权网络分析
4.3  项目关联网络的宏观知识挖掘
4.4  基于加权网络的一种中文文本聚类算法
4.5  基于公共邻居的快速网络聚类算法
4.6  领域知识的中观层次分析
4.7  类模型网络关联分析
第五章  个性化推荐中用户喜好的影响
5.1  引言
5.2  基于物质扩散的个性化推荐
5.3  考虑用户喜好影响的改进算法
5.4  数值模拟结构
5.5  小结
第六章  二部分网络关于个性化推荐的高阶相关性的影响
6.1  引言
6.2  问题刻画和表现指标
6.3  基于扩散过程的改进协同过滤算法
6.4  MCF算法的数值结果
6.5  改进的算法
6.6  结论
第七章  基于热传导的改进协同过滤算法
7.1  算法介绍
7.2  数值结果
7.3  修正的算法
7.4  结论
第八章  总结与展望
8.1  总结
8.2  展望
参考文献
附录1  作者科研工作简历
附录2  研究成果及发表的论文
致谢
作者简介