摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第18-30页 |
1.1 研究的背景与意义 | 第18-20页 |
1.1.1 研究的背景 | 第18-19页 |
1.1.2 问题的提出及研究意义 | 第19-20页 |
1.2 国内外研究现状 | 第20-26页 |
1.2.1 网络群体事件的研究现状 | 第20-22页 |
1.2.2 网络群体事件预警的研究现状 | 第22-25页 |
1.2.3 云模型相关应用的研究现状 | 第25页 |
1.2.4 研究现状小结 | 第25-26页 |
1.3 论文的研究内容、技术路线和研究方法 | 第26-29页 |
1.3.1 研究内容及框架 | 第26-27页 |
1.3.2 论文的技术路线 | 第27-28页 |
1.3.3 研究方法 | 第28页 |
1.3.4 研究创新点及难点 | 第28-29页 |
1.4 本章小结 | 第29-30页 |
第2章 网络突发群体事件概念及特征 | 第30-40页 |
2.1 舆情概念界定 | 第30-31页 |
2.2 网络突发群体事件相关概念 | 第31-33页 |
2.2.1 网络突发群体事件的概念 | 第31-33页 |
2.2.2 网络突发群体事件相关概念辨析 | 第33页 |
2.3 网络突发群体事件的特点 | 第33-35页 |
2.4 网络突发群体事件的成因 | 第35-37页 |
2.5 网络突发群体事件的演变 | 第37-39页 |
2.6 本章小结 | 第39-40页 |
第3章 网络突发群体事件预警监测指标体系构建 | 第40-49页 |
3.1 网络突发群体事件预警指标体系的研究现状 | 第40-41页 |
3.2 网络群体事件预警指标体系构建的作用 | 第41-43页 |
3.2.1 预警指标体系的预见效用 | 第41页 |
3.2.2 预警指标体系的监测效用 | 第41-42页 |
3.2.3 预警指标体系的防范效用 | 第42页 |
3.2.4 预警指标体系的缓解效用 | 第42-43页 |
3.3 网络突发群体事件预警指标体系的构建原则 | 第43-44页 |
3.3.1 系统性与层次性原则 | 第43页 |
3.3.2 全面性和代表性原则 | 第43页 |
3.3.3 定性与定量相结合原则 | 第43页 |
3.3.4 稳定性与动态性原则 | 第43-44页 |
3.3.5 简洁性和可操作性原则 | 第44页 |
3.4 网络突发群体事件预警指标体系评价分析 | 第44-45页 |
3.5 网络突发群体事件预警指标体系构建及内涵分析 | 第45-48页 |
3.5.1 网络群体事件预警指标体系的框架构建 | 第45-46页 |
3.5.2 网络群体事件预警指标的内涵及量化 | 第46-48页 |
3.6 本章小结 | 第48-49页 |
第4章 基于云模型的网络群体事件预警监测模型 | 第49-58页 |
4.1 云模型的概述 | 第49页 |
4.2 云模型的算法描述 | 第49-51页 |
4.2.1 云模型的定义 | 第49-50页 |
4.2.2 云模型的数字特征 | 第50-51页 |
4.3 云模型的实现技术 | 第51-52页 |
4.3.1 正态云模型 | 第51-52页 |
4.3.2 云发生器 | 第52页 |
4.4 基于云模型的网络群体事件预警方法研究 | 第52-57页 |
4.4.1 云模型预警的基本流程 | 第52-53页 |
4.4.2 预警等级的划分 | 第53-54页 |
4.4.3 属性云逆向生成器的设计 | 第54-55页 |
4.4.4 属性云的综合计算 | 第55-57页 |
4.4.5 输入数据标准化处理 | 第57页 |
4.5 本章小结 | 第57-58页 |
第5章 实验及结果分析 | 第58-67页 |
5.1 实验环境 | 第58页 |
5.2 实验案例简介及数据采集 | 第58-62页 |
5.2.1 案例简介 | 第58-60页 |
5.2.2 数据采集及预处理 | 第60-62页 |
5.3 实验过程及结果分析 | 第62-66页 |
5.3.1 权重设置 | 第62-63页 |
5.3.2 实验验证 | 第63-64页 |
5.3.3 检验与结果分析 | 第64-66页 |
5.4 本章小结 | 第66-67页 |
总结与展望 | 第67-68页 |
本文总结 | 第67页 |
研究展望 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-72页 |
附录 | 第72-75页 |
攻读学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第75-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
详细摘要 | 第77-84页 |