网络舆情的衍生机制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 选题的研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究内容及方法 | 第13-14页 |
| 1.2.1 本文的研究框架及主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第14页 |
| 1.3 论文结构 | 第14-16页 |
| 2 国内外研究现状及发展动态分析 | 第16-44页 |
| 2.1 网络舆情的国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 2.2 网络舆情演变的国内外研究现状 | 第19-28页 |
| 2.2.1 网络舆情演变的拓扑环境研究 | 第20-21页 |
| 2.2.2 网络舆情演变的个体意见交互模型研究 | 第21-26页 |
| 2.2.3 网络舆情演变的仿真平台研究 | 第26-28页 |
| 2.3 网络舆情演变衍生的国内外研究现状 | 第28-34页 |
| 2.3.1 网络舆情衍生现象成因的研究 | 第29-30页 |
| 2.3.2 网络舆情衍生规律的研究 | 第30-34页 |
| 2.4 网络舆情演变衍生链的国内外研究现状 | 第34-42页 |
| 2.4.1 衍生链式结构分类的研究 | 第36-37页 |
| 2.4.2 衍生链式结构建模的研究 | 第37-42页 |
| 2.5 现有研究的不足 | 第42-43页 |
| 2.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 3 网络舆情衍生链的结构研究 | 第44-52页 |
| 3.1 网络舆情衍生链的结构类型 | 第44-49页 |
| 3.1.1 直链式衍生结构 | 第45-46页 |
| 3.1.2 贝叶斯式衍生结构 | 第46-47页 |
| 3.1.3 辐射汇聚式衍生结构 | 第47-49页 |
| 3.2 网络舆情衍生概率的计算方式 | 第49-51页 |
| 3.2.1 直链式衍生结构节点概率 | 第49-50页 |
| 3.2.2 贝叶斯式衍生结构节点概率 | 第50页 |
| 3.2.3 辐射汇聚式衍生结构节点概率 | 第50-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 网络舆情衍生链的案例分析 | 第52-75页 |
| 4.1 事件回顾 | 第53-56页 |
| 4.2 舆情衍生链模拟演变路径分析 | 第56-65页 |
| 4.2.1 舆情事件衍生链结构概率分析 | 第56-58页 |
| 4.2.2 直链式衍生结构概率分析 | 第58-64页 |
| 4.2.3 贝叶斯式衍生结构概率分析 | 第64页 |
| 4.2.4 辐射式衍生结构概率分析 | 第64-65页 |
| 4.3 微博舆情数据分析 | 第65-69页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第69-74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 5 结论 | 第75-78页 |
| 5.1 工作小结 | 第75页 |
| 5.2 研究成果 | 第75-76页 |
| 5.3 研究不足及展望 | 第76-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-88页 |
