社会网络中基于代理的信息传播建模与实验分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究内容与目标 | 第9-10页 |
| 1.3 研究思路与创新点 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 文献综述 | 第12-28页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 复杂网络及社会网络研究现状 | 第12-20页 |
| 2.3 复杂网络及社交网络的传播动力学 | 第20-23页 |
| 2.4 社交用户行为分析及预测 | 第23页 |
| 2.5 基于代理的建模方法 | 第23-27页 |
| 2.6 文献综合评析 | 第27-28页 |
| 第三章 应用场景及需求分析 | 第28-31页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 社交网络信息传播典型应用场景 | 第28-29页 |
| 3.3 典型应用场景的技术需求分析 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于链路向量的社会网络建模 | 第31-58页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 社会网络结构及特征分析 | 第31-34页 |
| 4.3 社会网络节点模型 | 第34-35页 |
| 4.3.1 节点属性分析 | 第34页 |
| 4.3.2 节点决策模型 | 第34-35页 |
| 4.4 社会网络的链路向量模型 | 第35-49页 |
| 4.4.1 经典链路模型 | 第35-37页 |
| 4.4.2 社会网络关系的分类 | 第37-39页 |
| 4.4.3 链路向量模型 | 第39-49页 |
| 4.5 信息传播过程中社会网络结构及其动态演化 | 第49-57页 |
| 4.5.1 关系流量网络 | 第50-52页 |
| 4.5.2 链路关系强度变化分析 | 第52-54页 |
| 4.5.3 链路关系相互影响分析 | 第54-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 信息传播机制研究与行为预测建模 | 第58-72页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 创新传播的经典模型 | 第58-61页 |
| 5.3 信息传播模型 | 第61-65页 |
| 5.3.1 信息传播与创新传播 | 第61页 |
| 5.3.2 信息传播过程中影响因素分析 | 第61-63页 |
| 5.3.3 基于信息传播的个体行为模型 | 第63-65页 |
| 5.4 基于多态的传播决策算法 | 第65-67页 |
| 5.5 基于个体交互的行为预测 | 第67-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 基于代理的社会网络信息传播建模与实验分析 | 第72-90页 |
| 6.1 引言 | 第72页 |
| 6.2 基于代理的建模方法 | 第72-78页 |
| 6.2.1 代理属性的定义 | 第74-76页 |
| 6.2.2 代理决策的定义 | 第76-78页 |
| 6.3 基于交互的宏观信息传播与个体行为涌现 | 第78-79页 |
| 6.4 实验工具介绍与数据采集分析 | 第79-81页 |
| 6.5 模型实证与实验结果分析 | 第81-88页 |
| 6.5.1 基于代理模型实证 | 第81-84页 |
| 6.5.2 不同因素影响的决策传播效果分析 | 第84-88页 |
| 6.6 本章小结 | 第88-90页 |
| 第七章 总结与展望 | 第90-92页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第90页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-95页 |
| 附录1 程序清单 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96页 |
