| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第16页 |
| 1.2 社会复杂网络舆论动力学 | 第16-20页 |
| 1.2.1 社会复杂网络舆论动力学简介 | 第16-17页 |
| 1.2.2 社会复杂网络的拓扑结构和社会动力学 | 第17-19页 |
| 1.2.3 社会复杂网络舆论动力学之常见模型 | 第19-20页 |
| 1.3 本文主要内容和结构安排 | 第20-22页 |
| 第二章 连续型舆论动力学模型 | 第22-26页 |
| 2.1 经典置信界限模型Deffuant模型 | 第22-23页 |
| 2.2 Hegselmann-Krause模型简介 | 第23-25页 |
| 2.2.1 幂律分布相关知识介绍 | 第24页 |
| 2.2.2 幂律分布常见形式 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 社区网络中基于HK模型的舆论动力学 | 第26-52页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 模型的描述 | 第27-28页 |
| 3.3 算法实现过程 | 第28-29页 |
| 3.3.1 算法流程图 | 第28页 |
| 3.3.2 算法实现步骤 | 第28-29页 |
| 3.4 实验仿真与结果分析 | 第29-47页 |
| 3.4.1 空手道网络中的社区舆论动力学 | 第29-32页 |
| 3.4.2 海豚网络中的社区舆论动力学 | 第32-35页 |
| 3.4.3 政治书籍网络中的社区舆论动力学 | 第35-40页 |
| 3.4.4 LFR_benchmark网络中的社区舆论动力学 | 第40-46页 |
| 3.4.5 结果分析 | 第46-47页 |
| 3.5 不考虑社区划分时的舆论动力学 | 第47-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于多层次异质置信界限下的舆论动力学 | 第52-68页 |
| 4.1 引言 | 第52-53页 |
| 4.2 多层次舆论动力学异质模型描述 | 第53-54页 |
| 4.2.1 如何得到一组服从幂律分布的数 | 第53-54页 |
| 4.2.2 如何实现网络的层次化 | 第54页 |
| 4.3 算法实现过程 | 第54-56页 |
| 4.3.1 算法流程图 | 第54-55页 |
| 4.3.2 算法实现步骤 | 第55-56页 |
| 4.4 实验仿真及结果分析 | 第56-67页 |
| 4.4.1 不同参数α下A、B、C三部分各自对网络舆论演化的影响 | 第56-64页 |
| 4.4.2 参数α对网络舆论动力学的影响 | 第64-65页 |
| 4.4.3 不同参数α下，网络规模对网络舆论动力学的影响 | 第65-66页 |
| 4.4.4 结果分析 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 复杂网络中舆论动力学的一致性 | 第68-78页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 模型的描述 | 第68-70页 |
| 5.3 算法的实现过程 | 第70-71页 |
| 5.3.1 算法流程图 | 第70页 |
| 5.3.2 算法实现步骤 | 第70-71页 |
| 5.4 实验仿真及结果分析 | 第71-76页 |
| 5.4.1 BA无标度网络中的一致情况 | 第71-72页 |
| 5.4.2 ER随机网络中的一致情况 | 第72-74页 |
| 5.4.3 WS小世界网络中的一致情况 | 第74-75页 |
| 5.4.4 结果分析 | 第75-76页 |
| 5.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 本文总结 | 第78-79页 |
| 6.2 工作展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者简介 | 第88-89页 |
