1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术和复杂系统研究的不断深入，人们逐渐认识到现实世界中很多系统都可以抽象为由相互作用的个体组成的复杂网络。
其中，相互依存网络作为一种重要的网络模型，近年来受到了广泛关注。
相互依存网络是指由两种或多种不同类型网络相互依赖、相互影响而形成的复杂网络系统。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，相互依存网络的研究取得了许多重要进展，但仍有一些问题需要进一步探索。
1. 国内研究现状
国内学者在相互依存网络领域的研究起步较晚，但近年来取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面：1.相互依存网络建模研究：针对现有相互依存网络模型的不足，研究构建更加符合实际的网络模型方法，例如考虑网络节点的异质性、多重依赖关系、动态演化等因素，并分析不同模型的特点和适用范围。
2.网络鲁棒性分析：研究相互依存网络的级联失效机制，分析不同网络模型和参数设置对网络鲁棒性的影响，并探索提高网络鲁棒性的有效策略。
3.网络中心性分析：研究不同中心性指标在相互依存网络中的适用性，分析网络中心节点的特征和作用，以及中心性对网络性能的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和案例研究相结合的方法，具体研究步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解相互依存网络的研究现状、主要问题和研究方法，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.模型构建阶段：针对现有相互依存网络模型的不足，研究构建更加符合实际的网络模型方法，例如考虑网络节点的异质性、多重依赖关系、动态演化等因素。
3.算法设计与实现阶段：针对不同的研究内容，设计相应的算法，例如网络鲁棒性分析算法、网络中心性分析算法、网络社团结构分析算法等，并利用计算机编程实现算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种更加符合实际的相互依存网络模型，将网络节点的异质性、多重依赖关系、动态演化等因素纳入模型中，更加准确地刻画现实世界中相互依存网络的特征。
2.提出一种新的网络鲁棒性分析方法，考虑节点重要性、网络结构特征等因素，更加准确地评估相互依存网络的鲁棒性。
3.将网络中心性分析和社团结构分析方法应用于相互依存网络的研究，揭示网络中心节点和社团结构对网络功能的影响，为优化网络性能提供新的思路。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 郭雷,李晓冬,王道波,等.面向网络空间安全的互依存网络关键节点挖掘研究综述[J].电子学报,2020,48(09):1921-1934.
[2] 孙鹏,李颖,周献中,等.基于改进SIR模型的社交网络用户行为传播研究[J].计算机科学,2020,47(01):222-228.
[3] 方滨兴,郑雨,张宏莉,等.网络空间安全:现状与挑战[J].中国科学:信息科学,2019,49(10):1285-1306.
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