摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第9-15页 |
1.1 研究缘起 | 第9-11页 |
1.2 研究思路与框架 | 第11-12页 |
1.3 研究方法 | 第12-13页 |
1.4 研究特色及创新点 | 第13-15页 |
第二章 文献综述 | 第15-29页 |
2.1 流言的界定及研究 | 第15-19页 |
2.2 传播网络与复杂网络 | 第19-23页 |
2.3 微博流言研究 | 第23-25页 |
2.4 基于复杂网络的微博流言研究 | 第25-27页 |
2.5 本章小结 | 第27-29页 |
第三章 微博流言网络的构建与特征分析 | 第29-38页 |
3.1 微博流言网络的构建 | 第29-32页 |
3.2 微博流言网络拓扑特征分析 | 第32-37页 |
3.3 本章小结 | 第37-38页 |
第四章 基于网络特征的聚类和可视化分析 | 第38-50页 |
4.1 网络特征变量的相关分析 | 第38-41页 |
4.2 网络特征变量及样本的聚类分析 | 第41-45页 |
4.3 微博流言网络的分类和可视化分析 | 第45-48页 |
4.4 本章小结 | 第48-50页 |
第五章 微博流言传播模型研究 | 第50-71页 |
5.1 经典的传染病模型及流言传播模型 | 第50-53页 |
5.2 SIpInR流言传播模型的构建 | 第53-58页 |
5.3 仿真实验 | 第58-64页 |
5.4 实证分析 | 第64-70页 |
5.5 本章小结 | 第70-71页 |
第六章 网络节点影响力分析及免疫策略 | 第71-85页 |
6.1 微博流言网络节点中心性分析 | 第71-75页 |
6.2 微博流言传播的免疫策略 | 第75-80页 |
6.3 对微博流言治理的建议 | 第80-84页 |
6.4 本章小结 | 第84-85页 |
第七章 结论与展望 | 第85-88页 |
7.1 结论 | 第85-86页 |
7.2 展望 | 第86-88页 |
参考文献 | 第88-92页 |
附录1 流言微博案例一览表 | 第92-107页 |
附录2 100个微博案例的网络拓扑结构特征统计量汇总表 | 第107-111页 |
附录3 SIpInR流言传播模型程序 | 第111-118页 |
致谢 | 第118-119页 |
攻读学位期间发表论文情况 | 第119页 |