| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 复杂网络观点动力学研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 复杂网络观点动力学研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 复杂网络观点动力学研究意义 | 第10页 |
| 1.2 复杂网络观点动力学研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 复杂网络与观点动力学模型 | 第13-21页 |
| 2.1 复杂网络拓扑模型 | 第13-17页 |
| 2.1.1 Erd s-Rényi 随机网络 | 第13-14页 |
| 2.1.2 Watts-Strogtz 小世界网络 | 第14-16页 |
| 2.1.3 Barabási-Albert 无标度网络 | 第16-17页 |
| 2.2 观点动力学经典模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 Ising 模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 Sznajd 模型 | 第18页 |
| 2.2.3 Voter 模型 | 第18-19页 |
| 2.2.4 Majority rule 模型 | 第19页 |
| 2.2.5 有界信任模型 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于 SIR 的观点传播模型研究 | 第21-35页 |
| 3.1 基于 SIR 的复杂网络传播模型 | 第21-24页 |
| 3.1.1 在线社交网络的信息传播模型 | 第21-22页 |
| 3.1.2 小世界网络谣言传播模型 | 第22-23页 |
| 3.1.3 无标度网络谣言传播模型 | 第23页 |
| 3.1.4 社交网络的观点传播模型 | 第23-24页 |
| 3.2 基于 SIR 模型的观点传播研究 | 第24-33页 |
| 3.2.1 SIR 观点传播机理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 仿真实验数据分析 | 第26-27页 |
| 3.2.3 信息传播过程与特征 | 第27-30页 |
| 3.2.4 观点传播过程与特征 | 第30-32页 |
| 3.2.5 传播率和免疫率对观点传播影响 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 考虑观点篡改的观点传播模型研究 | 第35-45页 |
| 4.1 考虑观点篡改的传播机理与模型 | 第35-37页 |
| 4.2 仿真实验数据分析 | 第37页 |
| 4.3 观点传播过程与特征分析 | 第37-41页 |
| 4.4 篡改率对网络节点最终观点的影响 | 第41-42页 |
| 4.5 信息传播过程与特征分析 | 第42-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 考虑优先选择和记忆效应的观点一致性研究 | 第45-55页 |
| 5.1 优先选择——度中心性 | 第45-46页 |
| 5.2 基础 Deffuant 模型 | 第46-47页 |
| 5.3 考虑优先选择策略和记忆效应的观点模型 | 第47-49页 |
| 5.4 仿真实验及结果分析 | 第49-54页 |
| 5.4.1 优先选择策略和记忆效应对网络一致性观点形成的影响 | 第49-52页 |
| 5.4.2 观点更新次数阈值、置信值对网络达成一致观点的影响 | 第52-53页 |
| 5.4.3 记忆阈值对网络达成一致观点的影响 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第55-56页 |
| 6.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录1 程序清单 | 第60-62页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第62-63页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
