| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究内容及意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 研究方法与技术路线图 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究技术路线图 | 第14-16页 |
| 1.4 研究创新点 | 第16-18页 |
| 第二章 国内外研究现状 | 第18-26页 |
| 2.1 复杂网络相关研究 | 第18-22页 |
| 2.1.1 复杂网络的概念 | 第18页 |
| 2.1.2 复杂网络的表示 | 第18-20页 |
| 2.1.3 复杂网络的模型结构 | 第20-21页 |
| 2.1.4 基于复杂网络的信息传播研究 | 第21-22页 |
| 2.2 信息传播动力学相关研究 | 第22-24页 |
| 2.2.1 经典传染病模型 | 第22页 |
| 2.2.2 基于传染病动力学理论的信息传播研究 | 第22-24页 |
| 2.3 多主体理论相关研究 | 第24-25页 |
| 2.3.1 多主体理论的核心思想 | 第24页 |
| 2.3.2 基于Agent的建模和仿真研究 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 用户关系网络的构建及特性分析—以新浪微博为例 | 第26-34页 |
| 3.1 微博用户关系网络的构建 | 第26-29页 |
| 3.1.1 微博用户关系的确定 | 第26-27页 |
| 3.1.2 用户关系数据的获取 | 第27-28页 |
| 3.1.3 数据预处理 | 第28-29页 |
| 3.2 用户关系网络的拓扑结构特征分析 | 第29-32页 |
| 3.2.1 网络出入度分析 | 第29-30页 |
| 3.2.2 聚类系数分析 | 第30-32页 |
| 3.2.3 平均路径长度 | 第32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 在线社交网络的信息传播模型 | 第34-42页 |
| 4.1 在线社交网络信息的传播机制 | 第34-36页 |
| 4.1.1 影响社交网络信息传播的因素 | 第34-35页 |
| 4.1.2 传播规则的识别 | 第35-36页 |
| 4.2 基于多主体的在线社交网络信息传播仿真建模 | 第36-40页 |
| 4.2.1 多主体仿真建模思路 | 第36-37页 |
| 4.2.2 模型构建的假设条件 | 第37-38页 |
| 4.2.3 模型主体属性及参数描述 | 第38-40页 |
| 4.2.4 主体的交互规则 | 第40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-42页 |
| 第五章 仿真实验与分析 | 第42-56页 |
| 5.1 多主体仿真实验平台 | 第42-44页 |
| 5.1.1 仿真平台的选择 | 第42-43页 |
| 5.1.2 Netlogo平台简介 | 第43-44页 |
| 5.2 社交用户关系网络的构建 | 第44-46页 |
| 5.2.1 用户关系网络构造算法 | 第44页 |
| 5.2.2 基于实际数据的用户关系网络生成 | 第44-46页 |
| 5.3 仿真初始化以及参数设定 | 第46-47页 |
| 5.4 仿真结果分析 | 第47-54页 |
| 5.4.1 信息传播总体情况 | 第47-50页 |
| 5.4.2 网络拓扑结构对信息传播的影响 | 第50-53页 |
| 5.4.3 个体影响力对传播过程的影响 | 第53页 |
| 5.4.4 个体交际活跃度对传播过程的影响 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第56-57页 |
| 6.2 不足与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录A | 第62-66页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |