微博网络仿真及信息传播模型研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 国内外研究现状综述 | 第15页 |
| 1.3 研究内容及研究方法 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16-17页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第17-24页 |
| 2.1 复杂网络理论 | 第17-21页 |
| 2.1.1 复杂网络结构统计指标 | 第17-20页 |
| 2.1.2 复杂网络模型 | 第20-21页 |
| 2.2 经典传染病模型 | 第21-23页 |
| 2.2.1 SIS模型和SIR模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 经典谣言传播模型 | 第23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 微博网络演化模型仿真 | 第24-36页 |
| 3.1 微博网络拓扑模型的构建 | 第24-27页 |
| 3.1.1 BA模型与微博网络 | 第24-25页 |
| 3.1.2 模型假设 | 第25-26页 |
| 3.1.3 模型演化机制 | 第26页 |
| 3.1.4 微博网络拓扑模型 | 第26-27页 |
| 3.2 微博数据 | 第27-32页 |
| 3.2.1 数据获取 | 第27-28页 |
| 3.2.2 数据处理 | 第28-32页 |
| 3.3 网络拓扑仿真结果分析 | 第32-35页 |
| 3.3.1 基本拓扑特性 | 第32-33页 |
| 3.3.2 密度、k核 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 微博信息传播模型的构建 | 第36-44页 |
| 4.1 微博网络信息传播特性 | 第36-40页 |
| 4.1.1 信息传播有向性 | 第37页 |
| 4.1.2 节点的属性复杂性 | 第37-38页 |
| 4.1.3 网络结构对信息传播的影响 | 第38-39页 |
| 4.1.4 微博信息内容属性复杂性 | 第39-40页 |
| 4.2 微博信息传播模型构建 | 第40-42页 |
| 4.2.1 模型节点状态 | 第40-41页 |
| 4.2.2 传播过程 | 第41-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 微博信息传播仿真分析 | 第44-53页 |
| 5.1 仿真算法 | 第44页 |
| 5.2 仿真实验 | 第44-46页 |
| 5.3 SIHR传播模型的影响因素分析 | 第46-50页 |
| 5.3.1 不同网络对信息传播的影响 | 第46-47页 |
| 5.3.2 传播概率对信息传播的影响 | 第47-48页 |
| 5.3.3 初始传播节点对信息传播的影响 | 第48-49页 |
| 5.3.4 节点k核值对信息传播的影响 | 第49-50页 |
| 5.4 微博信息传播的监控 | 第50-52页 |
| 5.4.1 加大信息透明度 | 第50页 |
| 5.4.2 提高信息质量 | 第50-51页 |
| 5.4.3 发挥意见领袖作用 | 第51页 |
| 5.4.4 政府引导 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 信息传播仿真程序 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
