一种基于个体行为的社交网络信息传播模型
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 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 | 第11-14页 |
| 1.2.1 网络结构分析 | 第11-12页 |
| 1.2.2 社交网络个体行为分析技术 | 第12-13页 |
| 1.2.3 社交网络信息传播的分析 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第16-28页 |
| 2.1 社交网络理论基础 | 第16-21页 |
| 2.1.1 社交网络定义和特性 | 第16-17页 |
| 2.1.2 社交网络的表示与结构特征 | 第17-19页 |
| 2.1.3 社交网络模型 | 第19-21页 |
| 2.2 个体行为的概念与特征 | 第21-22页 |
| 2.2.1 个体与个体行为的概念 | 第22页 |
| 2.2.2 个体行为的特征 | 第22页 |
| 2.3 经典传播模型 | 第22-26页 |
| 2.3.1 传染病模型 | 第22-24页 |
| 2.3.2 影响力传播模型 | 第24-26页 |
| 2.4 贝叶斯分类模型 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于个体行为的信息传播模型设计 | 第28-40页 |
| 3.1 个体行为分类及识别方法 | 第28-32页 |
| 3.1.1 个体行为分类 | 第28页 |
| 3.1.2 影响个体行为的因素 | 第28-31页 |
| 3.1.3 个体行为识别方法 | 第31-32页 |
| 3.2 随机时间产生方法 | 第32-33页 |
| 3.3 信息可见性预测方法 | 第33-34页 |
| 3.4 基于个体行为的信息传播模型 | 第34-38页 |
| 3.4.1 模型描述 | 第35-37页 |
| 3.4.2 模型算法 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 实验验证与结果分析 | 第40-51页 |
| 4.1 数据集 | 第40-41页 |
| 4.1.1 数据集介绍 | 第40页 |
| 4.1.2 数据集描述 | 第40-41页 |
| 4.2 个体类型识别结果分析 | 第41-43页 |
| 4.3 信息传播模型预测结果 | 第43-46页 |
| 4.3.1 信息传播结果评价方法 | 第43-44页 |
| 4.3.2 信息传播效果预测 | 第44-46页 |
| 4.4 影响信息传播的因素分析 | 第46-49页 |
| 4.4.1 个体类型分布对信息传播影响 | 第46-48页 |
| 4.4.2 转发延迟对信息传播影响 | 第48-49页 |
| 4.4.3 信息可见性对信息传播影响 | 第49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
