| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 选题意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.3.1 自上而下的建模方法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 自下而上的建模方法 | 第12-18页 |
| 1.4 论文内容概要 | 第18页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 基本理论 | 第20-32页 |
| 2.1 复杂网络相关理论 | 第20-26页 |
| 2.1.1 复杂网络概念 | 第20页 |
| 2.1.2 复杂网络统计特征 | 第20-22页 |
| 2.1.3 复杂网络拓扑结构 | 第22-26页 |
| 2.2 Hacken协同学理论 | 第26-28页 |
| 2.2.1 协同学基础简介 | 第26页 |
| 2.2.2 协同学在舆论演化中的应用 | 第26-28页 |
| 2.3 社交网络 | 第28-32页 |
| 2.3.1 社交网络拓扑特性分析 | 第30-32页 |
| 第3章 基于协同规则的舆情演化模型 | 第32-44页 |
| 3.1 问题描述及改进思路 | 第32-33页 |
| 3.2 可变聚类系数无标度网络模型 | 第33-36页 |
| 3.3 协同舆情演化模型构建过程 | 第36-37页 |
| 3.4 模型仿真描述 | 第37-38页 |
| 3.5 实验结果与对比分析 | 第38-43页 |
| 3.5.1 序参量对模型演化的影响 | 第38-40页 |
| 3.5.2 网络结构特征对系统磁化率的影响 | 第40-42页 |
| 3.5.3 网络规模对系统磁化率的影响 | 第42-43页 |
| 3.5.4 结果讨论 | 第43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于节点亲密度和影响力的舆论形成模型 | 第44-56页 |
| 4.1 问题描述及改进思路 | 第44页 |
| 4.2 舆论形成模型构建过程 | 第44-48页 |
| 4.2.1 计算交互集合 | 第45页 |
| 4.2.2 观点更新规则 | 第45-48页 |
| 4.3 模型仿真描述 | 第48-49页 |
| 4.4 实验结果与对比分析 | 第49-54页 |
| 4.4.1 新模型与经典HK模型的对比 | 第49-52页 |
| 4.4.2 影响力构成因素中 α 对舆论形成的影响 | 第52-53页 |
| 4.4.3 网络结构特征对舆论形成的影响 | 第53-54页 |
| 4.4.4 结果与讨论 | 第54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64页 |