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在线社交网络信息传播机理研究

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 引言第16-26页
    1.1 研究背景第16-20页
    1.2 研究现状第20-22页
    1.3 面临的挑战第22-23页
    1.4 本文的工作第23-26页
        1.4.1 研究目标与内容第23-24页
        1.4.2 研究成果第24-25页
        1.4.3 论文的组织结构第25-26页
2 相关研究综述第26-44页
    2.1 网络信息传播建模第26-33页
        2.1.1 影响因素分析第26-27页
        2.1.2 单信息传播建模第27-31页
        2.1.3 多信息传播建模第31-33页
    2.2 流行度分析第33-38页
        2.2.1 流行度分布第34页
        2.2.2 流行度预测第34-36页
        2.2.3 流行度演化分析第36-38页
    2.3 网络用户分析第38-42页
        2.3.1 群体互动行为分析第39-40页
        2.3.2 用户兴趣发现第40-41页
        2.3.3 用户情感倾向分析第41-42页
    2.4 本章小结第42-44页
3 信息多次暴露下用户转发行为分析第44-62页
    3.1 问题分析第44-46页
    3.2 转发级联第46-54页
        3.2.1 数据集第46-47页
        3.2.2 转发级联特性第47-52页
        3.2.3 潜在前驱用户收集第52-54页
    3.3 影响因素分析第54-57页
        3.3.1 社交关系影响第54-56页
        3.3.2 暴露时序影响第56-57页
    3.4 个体交互模型第57-60页
        3.4.1 模型描述第57-58页
        3.4.2 实验分析第58-60页
    3.5 讨论与分析第60-61页
    3.6 本章小结第61-62页
4 基于宏微观交互的流行度演化分析第62-77页
    4.1 问题分析第62-65页
    4.2 信息传播特征分析第65-71页
        4.2.1 数据集第65-67页
        4.2.2 微观传播特征第67-68页
        4.2.3 宏观传播特征第68-69页
        4.2.4 宏微观传播特征间关联分析第69-71页
    4.3 基于宏微观关联的预测模型第71-76页
        4.3.1 模型描述第71-72页
        4.3.2 实验分析第72-75页
        4.3.3 案例分析第75-76页
    4.4 讨论与分析第76页
    4.5 本章小结第76-77页
5 基于用户状态的信息引导研究第77-109页
    5.1 问题分析第77-78页
    5.2 用户行为分析第78-84页
        5.2.1 话题发起者分析第78-81页
        5.2.2 用户参与情况分析第81-84页
    5.3 用户状态分析第84-99页
        5.3.1 用户关注点分析第84-90页
        5.3.2 用户情感倾向分析第90-99页
    5.4 自适应观点引导模型第99-107页
        5.4.1 基本思想第99-100页
        5.4.2 引导框架第100-101页
        5.4.3 模块设计第101-104页
        5.4.4 实验分析第104-107页
    5.5 讨论与分析第107-108页
    5.6 本章小结第108-109页
6 在线社交网络信息传播分析验证平台第109-118页
    6.1 平台总体架构第109-110页
    6.2 平台部署与实现第110-111页
    6.3 功能模块第111-118页
        6.3.1 用户转发分析第111-113页
        6.3.2 传播趋势分析第113-115页
        6.3.3 信息引导第115-118页
7 总结与展望第118-122页
    7.1 工作总结第118-119页
    7.2 研究展望第119-122页
参考文献第122-134页
作者简历及在学研究成果第134-137页
学位论文数据集第137页

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