| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-37页 |
| ·数据时代的到来 | 第10-12页 |
| ·Web2.0(博客，维基，美味书签) | 第12-16页 |
| ·博客 | 第13-14页 |
| ·维基 | 第14-15页 |
| ·社会化书签 | 第15-16页 |
| ·人类动力学的实证 | 第16-26页 |
| ·普遍的幂律和标准类 | 第16-20页 |
| ·变化的幂指数和相关性系数 | 第20-24页 |
| ·人类行为长程变化及其机制的普遍性 | 第24-26页 |
| ·人类动力学模型 | 第26-34页 |
| ·优先排队模型 | 第26-29页 |
| ·异质联级泊松过程 | 第29-30页 |
| ·自适应兴趣模型 | 第30-32页 |
| ·其他模型 | 第32-33页 |
| ·模型与实证 | 第33-34页 |
| ·人类行为的空间统计特性 | 第34-35页 |
| ·研究意义 | 第35-37页 |
| 第2章 数据的收集和分析 | 第37-41页 |
| ·网络爬虫 | 第37-38页 |
| ·解释性语言Python | 第38-39页 |
| ·数据库软件Mysql | 第39-41页 |
| 第3章 博客发文行为的实证和建模 | 第41-57页 |
| ·博客用户特点 | 第41页 |
| ·数据描叙 | 第41-42页 |
| ·双幂律发文量分布 | 第42页 |
| ·发文时间间隔的统计 | 第42-45页 |
| ·集体层次 | 第42-44页 |
| ·个人层次 | 第44-45页 |
| ·外部因素的影响 | 第45-49页 |
| ·相关性系数 | 第49-51页 |
| ·暂时性偏好模型 | 第51-55页 |
| ·讨论 | 第55-57页 |
| 第4章 不同时间尺度下行为的异质性 | 第57-70页 |
| ·一致性假设的问题 | 第57-58页 |
| ·数据描述 | 第58-60页 |
| ·基本统计特征 | 第60页 |
| ·集体层次 | 第60-64页 |
| ·天以内和天以外的幂指数 | 第60-62页 |
| ·相异的依赖关系 | 第62-64页 |
| ·个人层次 | 第64-67页 |
| ·天以内和天以外的幂指数 | 第64-65页 |
| ·被掩盖的相关性 | 第65-67页 |
| ·活跃性和相关性 | 第67页 |
| ·讨论 | 第67-70页 |
| 第5章 在线收藏行为 | 第70-78页 |
| ·Delicious | 第70页 |
| ·数据描叙 | 第70-71页 |
| ·个人时间间隔分布 | 第71-72页 |
| ·全局时间间隔分布 | 第72-74页 |
| ·幂指数和漂移量 | 第74-76页 |
| ·尺度缩放 | 第76页 |
| ·讨论 | 第76-78页 |
| 第6章 总结与问题 | 第78-81页 |
| 参考文献 | 第81-88页 |
| 附录1 基于Python和MySQL的网络爬虫和数据分析 | 第88-98页 |
| ·搭建Python平台 | 第88页 |
| ·重要的Python软件包 | 第88-89页 |
| ·一个简单的爬虫 | 第89-94页 |
| ·基于MySQL数据库的分析和统计 | 第94-98页 |
| 附录2 基于Python的拟合 | 第98-105页 |
| ·重要的函数：Scipy.optimize.leastsq() | 第98页 |
| ·幂律函数的拟合 | 第98-100页 |
| ·漂移幂律的拟合 | 第100-102页 |
| ·延展指数的拟合 | 第102-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第106-107页 |