嗯嗯，上一篇博文就相当于引入了吧!
咱们还是从头开始研究。以下是我导师的博士论文的主要内容，我借其用来学习学习。
整个学习流程所涉及的知识点还是很多的。
学习路线就是这么一个情况，我试着从头开始，看能不能完成呢！
1.复杂网络概论
1.1复杂网络的特性
1.2网络属性
1.3网络模型
1.4信息网络
2.复杂网络上的信息过滤
2.1推荐系统
2.2网络信息传播
2.3缺失环节预测
3.在线用户的行为模式及其对推荐系统的影响
3.1在线用户的行为模式
3.2推荐算法
3.3用户行为模式对信息过滤的影响
3.4结论
4.通过分解复杂网络对散布者进行排序
4.1扩散过程和k壳层分解模型
4.2混合度分解(MDD)方法
4.3 MDD方法在真实网络上的性能
4.4结论
5.缺失链路的预测和复杂网络的重建
5.1链接预测简介
5.2链路预测算法
5.3方法比较与结论
说实话，别人是在博士期间发的论文，而我现在硕士期间如果每一项都深入研究的话显然是不可能的。所以我的计划是：针对每一个知识点，如果历史已经提出了诸多的解决方法、诸多的解决算法，我就其最经典最高效的一个进行理论和实践的研究。争取在学习过程中发现新的问题并解决问题，争取弄点成绩出来。
学习别人的东西总不是最难的，自己发现、发明、创新才是最难的。
而发明、创新的东西才是更有价值的呢！
加油吧，年前人。