基于复杂社会网络的微博营销理论
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题的研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 课题的研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 微博营销国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 微博信息传播国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究方法和研究思路 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构与关键技术问题 | 第14-16页 |
| 1.4.1 论文结构 | 第14-15页 |
| 1.4.2 拟解决的关键技术问题 | 第15-16页 |
| 第二章 预备知识 | 第16-28页 |
| 2.1 复杂网络理论 | 第16-20页 |
| 2.1.1 复杂网络概述 | 第16-19页 |
| 2.1.2 复杂网络的统计特征及物理意义 | 第19-20页 |
| 2.2 平均场理论概述 | 第20页 |
| 2.3 微分方程与动力系统 | 第20-22页 |
| 2.3.1 微分方程 | 第20-21页 |
| 2.3.2 动力系统 | 第21-22页 |
| 2.3.3 微分方程与动力系统相结合 | 第22页 |
| 2.4 传染病模型中的几种常见模型 | 第22-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于SIR模型的信息传播机制 | 第28-34页 |
| 3.1 前言 | 第28页 |
| 3.2 建立模型 | 第28-29页 |
| 3.3 建立平均场方程 | 第29-31页 |
| 3.4 MATLAB仿真 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 加入唤醒机制后的信息传播机制 | 第34-44页 |
| 4.1 前言 | 第34页 |
| 4.2 加入唤醒机制后的模型 | 第34-36页 |
| 4.3 加入唤醒机制后的平均场方程 | 第36-37页 |
| 4.4 MATLAB仿真 | 第37-42页 |
| 4.4.1 四类人所占比例随时间的变化 | 第37-41页 |
| 4.4.2 唤醒率δ仿真与分析 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 总结 | 第44页 |
| 5.2 展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
