课程核心价值解析
本培训项目着重培养学生在复杂网络分析领域的核心技能,通过真实社交网络、航空网络等数据集的操作实践,掌握网络拓扑性质量化分析的关键技术。课程采用模块化教学,涵盖从基础网络度量到高级算法应用的完整知识体系。
适配学员群体特征
- ▶ 计算机科学/网络工程专业在校生
- ▶ 计划申请数据科学方向研究生项目的学员
- ▶ 需具备Python基础编程能力
课程模块技术分解
| 技术模块 | 核心内容 |
| 网络基础架构 | 随机网络与小世界网络建模原理 |
| 高级分析技术 | 混合模式识别与富人俱乐部系数计算 |
| 互联网演化 | PFP模型在拓扑结构预测中的应用 |
科研能力培养路径
- 阶段(1-2周):文献精读与工具准备
- 中期(3-5周):实证研究与数据分析
- 成果期(6-7周):论文撰写与会议投稿
学术成果输出保障
- ◉ 国际会议论文全程指导(EI/Scopus收录)
- ◉ 个性化推荐信支持服务
- ◉ 科研项目结业认证体系