| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-12页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第10-11页 |
| 1.2.2 理论意义 | 第11页 |
| 1.2.3 实践意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容与研究方法 | 第14-15页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.5 创新点 | 第15页 |
| 1.6 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关概念及理论基础 | 第17-25页 |
| 2.1 网络舆情的基本概念 | 第17页 |
| 2.2 网络舆情的演化分析 | 第17-18页 |
| 2.3 复杂网络理论 | 第18-22页 |
| 2.3.1 复杂网络的概念 | 第18页 |
| 2.3.2 规则网络 | 第18-19页 |
| 2.3.3 ER随机网络 | 第19-20页 |
| 2.3.4 WS小世界网络 | 第20-21页 |
| 2.3.5 无标度网络 | 第21-22页 |
| 2.4 博弈理论 | 第22-24页 |
| 2.4.1 博弈论 | 第22-23页 |
| 2.4.2 囚徒困境博弈 | 第23-24页 |
| 2.4.3 演化博弈 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于BA无标度网络的舆情演化模型构建 | 第25-31页 |
| 3.1 建立博弈模型 | 第25-27页 |
| 3.1.1 模型假设 | 第25页 |
| 3.1.2 博弈主体 | 第25-26页 |
| 3.1.3 博弈策略 | 第26页 |
| 3.1.4 博弈收益 | 第26-27页 |
| 3.2 建立基于无标度网络的演化博弈模型 | 第27-30页 |
| 3.2.1 构建无标度网络模型 | 第27-29页 |
| 3.2.2 无标度网络演化博弈迭代规则 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 模型仿真与分析 | 第31-47页 |
| 4.1 仿真思想-蒙特卡罗仿真 | 第31-32页 |
| 4.2 政府舆情应对能力的仿真与分析 | 第32-46页 |
| 4.2.1 网络规模对舆情演化的影响 | 第32-33页 |
| 4.2.2 传播虚假消息获得额外收益对舆情演化的影响 | 第33-36页 |
| 4.2.3 网络中初始真实消息比例对舆情演化的影响 | 第36-39页 |
| 4.2.4 政府介入的时间对舆情演化的影响 | 第39-42页 |
| 4.2.5 政府惩罚力度对舆情演化的影响 | 第42-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 结论及对策建议 | 第47-51页 |
| 5.1 研究结论 | 第47页 |
| 5.2 对策建议 | 第47-49页 |
| 5.2.1 完善网络法制体系 | 第47-48页 |
| 5.2.2 及时介入舆情 | 第48页 |
| 5.2.3 加大处罚力度 | 第48-49页 |
| 5.2.4 提高网民防范意识 | 第49页 |
| 5.3 不足与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录A BA生成关键程序 | 第54-55页 |
| 附录B 无标度网络上的舆情演化主程序 | 第55-57页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |