| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 论文研究的背景 | 第7-8页 |
| 1.2 论文研究的内容与意义 | 第8-9页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 社交网络的概述 | 第11-25页 |
| 2.1 社交网络的基本概念 | 第11-18页 |
| 2.1.1 社交网络的兴起和发展 | 第11-12页 |
| 2.1.2 Web2.0体系架构的介绍 | 第12页 |
| 2.1.3 社交网络的组成 | 第12-13页 |
| 2.1.4 社交网络的理论基础 | 第13-15页 |
| 2.1.5 社交网络的相关参数介绍 | 第15-16页 |
| 2.1.6 社交网络的特点和优势 | 第16-18页 |
| 2.2 社交网络的信息传播特性 | 第18-19页 |
| 2.3 社交网络的发展现状 | 第19-24页 |
| 2.3.1 国外社交网络的发展现状 | 第20-21页 |
| 2.3.2 国内社交网络的发展现状 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 传染病传播动力学模型概述 | 第25-33页 |
| 3.1 社交网络的结构模型 | 第25页 |
| 3.2 传染病的研究意义 | 第25-26页 |
| 3.3 传染病的相关概念 | 第26页 |
| 3.4 常见的传染病传播模型 | 第26-30页 |
| 3.4.1 SIS模型 | 第26-27页 |
| 3.4.2 SIR模型 | 第27-28页 |
| 3.4.3 SIRS模型 | 第28-29页 |
| 3.4.4 SEIR模型 | 第29-30页 |
| 3.5 传染病模型在SNS信息传播中的应用 | 第30-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 社交网络信息传播的SEIR模型 | 第33-39页 |
| 4.1 信息传播机理 | 第33-34页 |
| 4.2 基于SEIR的信息传播模型 | 第34-38页 |
| 4.2.1 节点的状态转移概率 | 第34-37页 |
| 4.2.2 信息传播的动力学演化方程 | 第37-38页 |
| 4.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 数据模拟与分析 | 第39-49页 |
| 5.1 模型仿真数据的设定 | 第39-40页 |
| 5.1.1 同质网络 | 第39页 |
| 5.1.2 异质网络 | 第39-40页 |
| 5.2 数值仿真与分析 | 第40-47页 |
| 5.2.1 四类节点随时间的演化 | 第40-41页 |
| 5.2.2 初始传播节点的度对信息传播的影响 | 第41页 |
| 5.2.3 节点感染率P_1对传播过程的影响 | 第41-42页 |
| 5.2.4 节点治愈速度v_2,v_3,治愈率P_2对传播过程的影响 | 第42-45页 |
| 5.2.5 用户登录频率对传播过程的影响 | 第45-46页 |
| 5.2.6 SEIR模型与SIR模型的比较 | 第46-47页 |
| 5.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 硕士在读期间的研究成果 | 第57页 |