社会网络的信息传播规律研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 本文的研究目标和研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的课题来源、主要工作和创新点 | 第12-13页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.3.2 主要工作和创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 社会网络的信息传播规律综述 | 第15-23页 |
| 2.1 社会网络概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 社会网络的定义 | 第15页 |
| 2.1.2 社会网络的发展历程 | 第15-16页 |
| 2.1.3 社会网络的分类 | 第16-17页 |
| 2.2 信息传播规律的研究现状 | 第17-19页 |
| 2.2.1 小世界网络中的传播研究 | 第18页 |
| 2.2.2 无标度网络中的传播研究 | 第18页 |
| 2.2.3 其它拓扑结构网络中的传播研究 | 第18-19页 |
| 2.2.4 链路预测研究 | 第19页 |
| 2.3 社会网络开源研究工具 | 第19-22页 |
| 2.3.1 Gephi | 第20页 |
| 2.3.2 NodeXL | 第20页 |
| 2.3.3 Prefuse | 第20-21页 |
| 2.3.4 X-RIME | 第21页 |
| 2.3.5 GraphChi | 第21-22页 |
| 2.3.6 Cytoscape | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 社会网络的信息传播规律研究 | 第23-48页 |
| 3.1 社会网络的信息传播机制分析 | 第23-29页 |
| 3.1.1 社会网络结构设计分析 | 第23-25页 |
| 3.1.2 社会网络信息传播机制 | 第25-27页 |
| 3.1.3 社会网络的信息传播树生成算法 | 第27-29页 |
| 3.2 社会网络的信息传播规律分析 | 第29-34页 |
| 3.2.1 传染病模型分析 | 第29-32页 |
| 3.2.2 网络动力学模型分析 | 第32-34页 |
| 3.3 新浪微博传播模型研究 | 第34-43页 |
| 3.3.1 波纹式模型 | 第35-37页 |
| 3.3.2 蒲公英式模型 | 第37-38页 |
| 3.3.3 菌落式模型 | 第38-39页 |
| 3.3.4 烟花式模型 | 第39-40页 |
| 3.3.5 蜂巢式模型 | 第40-41页 |
| 3.3.6 双子星式模型 | 第41-42页 |
| 3.3.7 随机引爆式模型 | 第42-43页 |
| 3.4 信息拓扑分析 | 第43-46页 |
| 3.4.1 基于信息幅度阈值的信息传播分析 | 第43-45页 |
| 3.4.2 传播拓扑的用户节点分析 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 社会网络信息传播分析系统（SNIDAS） | 第48-58页 |
| 4.1 SNIDAS 系统架构 | 第48-49页 |
| 4.2 SNIDAS 处理流程 | 第49-50页 |
| 4.3 SNIDAS 主要模块 | 第50-56页 |
| 4.3.1 多源数据获取模块 | 第50-51页 |
| 4.3.2 信息传播树构建模块 | 第51-52页 |
| 4.3.3 社会网络传播模型分析模块 | 第52-53页 |
| 4.3.4 信息拓扑分析模块 | 第53-56页 |
| 4.4 SNIDAS 的实验与评估 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
