第一章 绪论 1
1.1 复杂网络的定义 1
1.2 网络的类型 5
1.3 网络的计算机表示 6
1.3.1 网络的邻接矩阵表示 6
1.3.2 网络的邻接表表示 8
1.4 复杂网络中的主要参数概述 8
1.5 复杂网络及社团研究概况 9
1.6 本书的组织结构 10
第二章 甲骨字网络及其社团结构 14
2.1 基于计算机技术的甲骨文研究现状 15
2.1.1 甲骨文的输入和可视化 15
2.1.2 甲骨文字识别 19
2.1.3 甲骨文数据库构建 21
2.1.4 甲骨文语义分析 22
2.1.5 甲骨拓片缀合 23
2.1.6 国际合作研究现状 24
2.1.7 基于计算机技术的甲骨文研究存在的问题 26
2.2 基于复杂网络方法的语言研究现状 26
2.2.1 国外语言网络研究现状 26
2.2.2 国内汉字语言网络研究现状 28
2.2.3 复杂网络的方法预测未识甲骨字语义存在的挑战 28
2.3 甲骨字网络的构建和特性分析 29
2.3.1 甲骨字网络的构建 29
2.3.2 甲骨字网络特性分析 32
2.3.3 小结 35
2.4 未识甲骨字场景语义预测 36
2.4.1 未识甲骨字的重要性 36
2.4.2 未识甲骨字信息丰富度 37
2.4.3 未识甲骨字的闭合性 39
2.4.4 未识甲骨字场景语义预测 42
2.4.5 小结 43
2.5 甲骨字网络中的社团结构 43
2.5.1 社团结构识别算法 43
2.5.2 甲骨字网络中的社团分析 44
2.6 未来工作 46
2.6.1 基于关键构件的甲骨字构形网络 47
2.6.2 甲骨字语境和构形网络融合 48
2.6.3 基于网络局部拓扑目标函数的模块结构识别算法设计 49
第三章 已知社团个数的网络分割算法 53
3.1 网络中社团个数的预测方法 53
3.1.1 非回溯矩阵方法 53
3.1.2 最大似然方法 60
3.2 已知社团个数的网络分割算法 69
3.2.1 层次聚类 69
3.2.2 ISIM结点相似性 70
3.2.3 社团识别 74
3.2.4 结果 74
3.3 小结 77
第四章 多尺度模块结构及其应用 79
4.1 多尺度模块结构识别算法 79
4.1.1 Stability方法 80
4.1.2 基于改进模块度的多尺度方法 90
4.1.3 基于映射方程（Map Equation）的多尺度方法 98
4.1.4 基于结点距离的多尺度方法 99
4.1.5 ISIMB多尺度方法 100
4.2 不同多尺度方法的性能 104
4.3 多尺度性在蛋白质多功能性上的应用 108
4.3.1 多尺度模块结构和蛋白质功能的关系 108
4.3.2 生物网络数据 109
4.3.3 蛋白质多功能性的识别 111
4.4 多尺度性在蛋白质结构上的应用 115
4.5 小结 116
第五章 基于新结点相似性的链路预测 119
5.1 改进的ISIM结点相似性 120
5.2 实验和结果 121
5.2.1 实验数据 121
5.2.2 6种结点相似性指标 122
5.2.3 评价指标 124
5.2.4 实验结果 124
5.3 小结 125
第六章 总结和展望 131
6.1 总结 131
6.2 展望 132