摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
1 引言 | 第12-19页 |
1.1 研究背景 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
1.2.1 国内研究现状 | 第13-14页 |
1.2.2 国外研究现状 | 第14-15页 |
1.3 研究意义 | 第15-16页 |
1.3.1 选题的科学意义 | 第15-16页 |
1.3.2 选题的应用前景 | 第16页 |
1.4 研究内容和方法 | 第16-19页 |
1.4.1 研究内容 | 第16-17页 |
1.4.2 研究方法 | 第17-18页 |
1.4.3 论文创新点 | 第18-19页 |
2 论文理论基础 | 第19-33页 |
2.1 网络集群行为相关研究 | 第19-27页 |
2.1.1 集群行为理论 | 第19页 |
2.1.2 网络集群行为的概念 | 第19-20页 |
2.1.3 网络集群行为分类 | 第20-21页 |
2.1.4 网络集群行为的形成过程 | 第21-22页 |
2.1.5 网络集群行为形成的影响因素 | 第22-27页 |
2.2 行为建模理论 | 第27-28页 |
2.2.1 行为建模的定义 | 第27页 |
2.2.2 基于Agent的行为建模方法 | 第27-28页 |
2.3 BDI理论相关研究 | 第28-32页 |
2.3.1 BDI模型的内涵和发展 | 第28-31页 |
2.3.2 BDI模型的应用 | 第31-32页 |
2.4 政府应急响应措施 | 第32-33页 |
3 网络集群行为的BDI-Agent推理模型 | 第33-48页 |
3.1 网民行为规则的定义 | 第33-34页 |
3.2 Agent的分类 | 第34-35页 |
3.3 网民集群行为的BDI-Agent概念模型建模 | 第35-39页 |
3.3.1 网络集群行为的BDI-Agent模型定义 | 第35-37页 |
3.3.2 Agent在群体压力下的愿望更新 | 第37-38页 |
3.3.3 Agent在信源因素作用下的愿望更新 | 第38页 |
3.3.4 Agent在个体预期作用下的愿望更新 | 第38-39页 |
3.4 模型算法设计 | 第39-42页 |
3.4.1 参数表示和量化 | 第39-41页 |
3.4.2 计算函数设计 | 第41-42页 |
3.5 仿真算法设计 | 第42-48页 |
3.5.1 仿真算法中的变量与函数 | 第42-43页 |
3.5.2 仿真算法流程设计 | 第43-46页 |
3.5.3 仿真算法设计伪代码 | 第46-48页 |
4 仿真实验与实验结果分析 | 第48-71页 |
4.1 实验设计 | 第48-52页 |
4.1.1 实验任务 | 第48页 |
4.1.2 舆情事件选择 | 第48-52页 |
4.1.3 研究方法 | 第52页 |
4.2 实验流程和实验平台选择 | 第52-55页 |
4.2.1 实验流程 | 第52页 |
4.2.2 数据预处理 | 第52-53页 |
4.2.3 仿真模型初始化 | 第53-54页 |
4.2.4 模型参数映射 | 第54-55页 |
4.3 仿真结果和网民真实集群行为对比 | 第55-63页 |
4.3.1 上海踩踏事件结果 | 第55-58页 |
4.3.2 天津爆炸事件结果 | 第58-59页 |
4.3.3 萨德事件结果 | 第59-61页 |
4.3.4 校园贷事件结果 | 第61-63页 |
4.4 结果分析和集群行为影响因素验证 | 第63-65页 |
4.4.1 结果分析 | 第63-64页 |
4.4.2 信息源因素对网络集群行为的作用 | 第64页 |
4.4.3 群体压力因素对网络集群行为的作用 | 第64-65页 |
4.4.4 个体预期因素对网络集群行为的作用 | 第65页 |
4.5 群体类型与群体压力、个体预期、网民行为之间的关系 | 第65-68页 |
4.6 政府措施对网民集群行为的影响 | 第68-71页 |
5 总结与展望 | 第71-73页 |
5.1 本文的工作总结 | 第71页 |
5.2 存在的不足与展望 | 第71-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-79页 |
附录 | 第79页 |