1、暨南大學碩士學位論文題名（中英對照）：學科引文網絡和熱點話題網絡的特征及應用研究學科引文網絡和熱點話題網絡的特征及應用研究TheacteristicItsApplicationofCitationwkHotTopicwk作者姓名：林妍指導教師姓名及學位、職稱：樊鎖海博士教授學科、專業(yè)名稱：理學、基礎數(shù)學論文提交日期：2014年5月論文答辯日期：2014年5月答辯委員會主席：周波教授論文評閱人：學位授予單位和日期：暨南大學2014年6月暨

2、南大學碩士學位論文學科引文網絡和熱點話題網絡的特征及應用研究I中文中文摘要摘要復雜網絡是當前重要的交叉學科研究熱點之一，而學術引文網絡和微博話題網絡是復雜網絡的兩個重要研究樣板。當前學術引文網絡作為一種自發(fā)形成的科學網絡，受到一些研究者的關注。對學術網絡研究表明，文獻參考關系連接定義的網絡具有小世界和Scalefree特性。通過對引文網絡的研究，能更好的識別論文的科學價值和學術影響力。本文加入用PageRank算法來衡量的節(jié)點適應度，建

3、立基于PageRank算法的適應度模型，并給出理論推導和高能物理引文網絡的實例驗證。結果表明，推廣的BA模型比經典BA模型更加貼合實際引文網絡。微博作為網絡中最開放、最活躍的一個區(qū)域，已經成為主要的輿論集散地。本文建立了一個帶節(jié)點知名度的場強時變話題傳播模型。我們用微博4個熱門事件：“袁厲害救助”、“PM2.5霧霾”、“釣魚島”、“莫言獲諾貝爾文學獎”，分單峰事件與多峰事件分別做數(shù)值模擬，均方誤差在0.04以內，證明我們的模型是有效的。

4、根據拉扎斯菲爾德對意見領袖的定義，在微博渠道意見領袖應該是在某一主題內特別活躍并且在這一主題內具有極大影響力的用戶。本文建立了基于節(jié)點影響力、支持力、活躍度的AHP模型和TOPSIS模型，基于加權無向網絡的PageRank算法和基于加權有向網絡的HITS算法，識別熱門事件中意見領袖，并分析了他們的屬性值。在新浪微博數(shù)據中的實驗證明，我們識別的意見領袖是合理的。本文在引文網絡和話題傳播網絡的研究有一定的開拓性，同時也提出了一些問題，可供今