| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 关于微博用户转发行为影响因素的相关研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 关于在线社交网络中用户交互行为的相关研究 | 第11-12页 |
| 1.2.3 关于微博用户转发行为预测的相关研究 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第14-15页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第15页 |
| 1.5 论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论及技术 | 第17-22页 |
| 2.1 结构方程模型 | 第17-19页 |
| 2.1.1 结构方程模型概述 | 第17-18页 |
| 2.1.2 结构方程建模过程 | 第18-19页 |
| 2.2 贝叶斯定理 | 第19-21页 |
| 2.2.1 贝叶斯定理概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 贝叶斯分类 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 微博用户转发意愿影响因素研究 | 第22-34页 |
| 3.1 转发意愿影响因素模型建构基础 | 第22-23页 |
| 3.2 转发意愿影响因素模型构建及假设提出 | 第23-24页 |
| 3.2.1 模型构建 | 第23页 |
| 3.2.2 研究假设提出 | 第23-24页 |
| 3.3 研究设计 | 第24-26页 |
| 3.3.1 问卷结构及设计 | 第24-25页 |
| 3.3.2 问卷量表出处及参考文献 | 第25-26页 |
| 3.4 问卷发放 | 第26页 |
| 3.4.1 问卷前测与问卷修改 | 第26页 |
| 3.4.2 数据收集 | 第26页 |
| 3.5 数据分析与解释 | 第26-32页 |
| 3.5.1 描述性统计分析 | 第26-27页 |
| 3.5.2 问卷信度分析 | 第27-29页 |
| 3.5.3 问卷效度分析 | 第29-30页 |
| 3.5.4 结构方程模型检验 | 第30-32页 |
| 3.5.5 结果分析与解释 | 第32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 微博用户转发行为预测研究 | 第34-43页 |
| 4.1 问题描述 | 第34-35页 |
| 4.2 影响因素的表示与计量 | 第35-36页 |
| 4.2.1 用户的兴趣偏好 | 第35-36页 |
| 4.2.2 信源对信宿的影响力 | 第36页 |
| 4.3 转发行为预测模型 | 第36-37页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第37-42页 |
| 4.4.1 数据采集及处理 | 第37-38页 |
| 4.4.2 实证预测与结果分析 | 第38-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 微博转发行为预测的应用探索 | 第43-50页 |
| 5.1 转发行为预测的作用分析 | 第43页 |
| 5.2 传播路径预测的概念及意义 | 第43-44页 |
| 5.3 基于个体转发行为预测的主路径信息传播路径预测流程 | 第44-46页 |
| 5.4 主路径信息传播路径预测案例分析 | 第46-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录1 微博用户转发意愿影响因素调查问卷 | 第55-57页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第57-58页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
