| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 相关研究进展 | 第10-13页 |
| 1.3 论文组织架构 | 第13-15页 |
| 2 相关技术介绍 | 第15-21页 |
| 2.1 中文分词 | 第15-17页 |
| 2.2 文本向量化 | 第17-18页 |
| 2.3 SVM分类 | 第18-21页 |
| 3 改进传统模型 | 第21-33页 |
| 3.1 即时通讯网络 | 第21-22页 |
| 3.2 小世界网络模型 | 第22-27页 |
| 3.2.1 平均路径长度和聚集系数 | 第23-24页 |
| 3.2.2 WS小世界模型 | 第24-25页 |
| 3.2.3 NW小世界模型 | 第25-26页 |
| 3.2.4 改进WS小世界模型 | 第26-27页 |
| 3.3 疾病传播模型 | 第27-31页 |
| 3.3.1 SI模型 | 第27-28页 |
| 3.3.2 SIS模型 | 第28页 |
| 3.3.3 SIR模型 | 第28-29页 |
| 3.3.4 改进SIR信息传播模型 | 第29-31页 |
| 3.4 两种改进模型评价 | 第31-33页 |
| 4 信息源追溯模型 | 第33-47页 |
| 4.1 设定消息内容 | 第34-39页 |
| 4.1.1 符合小世界网络特性的微博网络 | 第34-35页 |
| 4.1.2 微博信息抓取 | 第35-36页 |
| 4.1.3 采集信息文本分词 | 第36-37页 |
| 4.1.4 采集信息文本向量化 | 第37-39页 |
| 4.2 构建信息传播网络 | 第39-45页 |
| 4.2.1 模拟传播过程 | 第39-42页 |
| 4.2.2 信息传播算法实现 | 第42-45页 |
| 4.3 追溯网络信息源 | 第45-47页 |
| 4.3.1 信息分类 | 第45-46页 |
| 4.3.2 信息源追溯 | 第46-47页 |
| 5 模型性能评价 | 第47-54页 |
| 5.1 改变参数对于信息传播效果影响评价 | 第47-51页 |
| 5.1.1 群数量及群内成员数对于信息传播影响评价 | 第47-49页 |
| 5.1.2 P0、P3、R0对于信息传播效果影响评价 | 第49-51页 |
| 5.2 追溯效果比较 | 第51-54页 |
| 5.2.1 实际微博网络中信息源追溯 | 第51-53页 |
| 5.2.2 信息源追溯效果比较 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |