微博用户粉丝演化模型的构建与实证
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究问题与意义 | 第12-14页 |
| 1.3 复杂网络 BA 模型的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 国外 BA 模型研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内 BA 模型研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 研究框架 | 第16-17页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第16-17页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第17页 |
| 1.4.3 创新点 | 第17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 相关理论回顾 | 第18-23页 |
| 2.1 复杂网络的分类 | 第18-20页 |
| 2.1.1 规则网络 | 第18-19页 |
| 2.1.2 随机网络 | 第19页 |
| 2.1.3 小世界网络 | 第19-20页 |
| 2.1.4 无标度网络 | 第20页 |
| 2.2 度分布的定义与类型 | 第20-21页 |
| 2.2.1 度分布定义 | 第20-21页 |
| 2.2.2 度分布类型 | 第21页 |
| 2.3 相关性分析的基本理论 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 微博用户粉丝演化模型的构建 | 第23-34页 |
| 3.1 新浪微博抽象图与用户分类 | 第23-26页 |
| 3.1.1 新浪微博中用户关系抽象图 | 第23-24页 |
| 3.1.2 新浪微博的用户分类 | 第24-26页 |
| 3.2 新浪微博用户粉丝的度分布研究 | 第26-28页 |
| 3.2.1 个人用户粉丝的度分布 | 第26页 |
| 3.2.2 组织用户粉丝的度分布 | 第26-28页 |
| 3.3 用户粉丝变化因素分析 | 第28-30页 |
| 3.3.1 初始吸引力分析 | 第28-29页 |
| 3.3.2 原有吸引力分析 | 第29页 |
| 3.3.3 变化吸引力分析 | 第29-30页 |
| 3.4 用户粉丝演化模型的构建 | 第30-33页 |
| 3.4.1 用户粉丝演化模型的前提界定 | 第30-31页 |
| 3.4.2 用户粉丝演化模型的描述 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 微博用户粉丝演化模型的实证 | 第34-41页 |
| 4.1 用户粉丝演化模型的实证化 | 第34-35页 |
| 4.1.1 用户粉丝演化模型的参数研究 | 第34页 |
| 4.1.2 用户粉丝演化模型的具体算法 | 第34-35页 |
| 4.2 用户粉丝演化模型的仿真过程与检验机制 | 第35-38页 |
| 4.2.1 用户粉丝演化模型的仿真过程 | 第35-37页 |
| 4.2.2 用户粉丝演化模型的检验机制 | 第37-38页 |
| 4.3 实证数据与仿真结果的对比分析 | 第38-40页 |
| 4.3.1 度分布图的对比分析 | 第38-39页 |
| 4.3.2 用户粉丝数的对比分析 | 第39-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 微博用户粉丝演化模型的实证性扩展 | 第41-54页 |
| 5.1 实证数据的选取与用户属性解析 | 第41-42页 |
| 5.1.1 实证数据的选取与采集 | 第41页 |
| 5.1.2 用户属性解析 | 第41-42页 |
| 5.2 关注和微博与初始吸引力相关性分析 | 第42-47页 |
| 5.2.1 个人用户属性相关性分析 | 第42-45页 |
| 5.2.2 组织用户属性相关性分析 | 第45-47页 |
| 5.2.3 属性相关性分析解释 | 第47页 |
| 5.3 关注和微博变化率与变化吸引力的相关性分析 | 第47-52页 |
| 5.3.1 个人用户属性变化率相关性分析 | 第47-49页 |
| 5.3.2 组织用户属性变化率相关性分析 | 第49-51页 |
| 5.3.3 属性变化率相关性分析解释 | 第51-52页 |
| 5.4 用户粉丝演化模型的扩展性描述 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间科研及发表论文情况 | 第59页 |
