在线社交网络传播动力过程及其可视化方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.1.2 课题的研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.3 课题的研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第9-13页 |
| 1.2.1 网络拓扑结构国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 信息传播动力过程国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 信息可视化国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容及研究方法 | 第13-15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 第2章 在线社交网络结构和传播影响分析 | 第15-33页 |
| 2.1 网络基本特征分析 | 第15-21页 |
| 2.1.1 网络节点度分布与幂率性质分析 | 第15-16页 |
| 2.1.2 网络节点出入度与互惠性分析 | 第16-18页 |
| 2.1.3 网络密度与集群程度分析 | 第18-19页 |
| 2.1.4 网络同配性与稳定性分析 | 第19-21页 |
| 2.2 在线社交网络信息传播模式分析 | 第21-27页 |
| 2.2.1 一对一传播模式分析 | 第21-23页 |
| 2.2.2 一对多传播模式分析 | 第23-24页 |
| 2.2.3 离散过程传播模式分析 | 第24-27页 |
| 2.3 网络结构对信息传播的影响分析 | 第27-32页 |
| 2.3.1 网络节点度分布对信息传播的影响 | 第27-29页 |
| 2.3.2 网络互惠性对信息传播的影响 | 第29-30页 |
| 2.3.3 网络密度对信息传播的影响 | 第30-31页 |
| 2.3.4 网络稳定性对信息传播的影响 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 在线社交网络传播动力学模型构建 | 第33-48页 |
| 3.1 网络传播动力学模型构建 | 第33-37页 |
| 3.1.1 传播动力学模型的假设与构建 | 第33-35页 |
| 3.1.2 传播动力学模型的设计实现 | 第35-37页 |
| 3.2 节点传播影响力分析 | 第37-42页 |
| 3.2.1 节点重要性排序 | 第37-39页 |
| 3.2.2 节点间交互策略 | 第39-41页 |
| 3.2.3 节点相似性指标 | 第41-42页 |
| 3.3 传播动力过程免疫策略与控制分析 | 第42-47页 |
| 3.3.1 传播动力过程中的免疫策略 | 第42-44页 |
| 3.3.2 随机性参数对传播过程的控制分析 | 第44-45页 |
| 3.3.3 初始化参数对传播过程的控制分析 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 可视化功能实现及模型效果分析 | 第48-61页 |
| 4.1 信息传播动力过程可视化设计 | 第48-51页 |
| 4.1.1 力导向布局设计 | 第48-49页 |
| 4.1.2 信息传播效果设计 | 第49-50页 |
| 4.1.3 可视化交互过程设计 | 第50-51页 |
| 4.2 传播动力过程可视化功能实现 | 第51-57页 |
| 4.2.1 输入格式的兼容性实现 | 第52-53页 |
| 4.2.2 重要性参数实时计算及实现 | 第53-54页 |
| 4.2.3 网络拓扑的力导向演化及实现 | 第54-55页 |
| 4.2.4 传播动力过程仿真及实现 | 第55-57页 |
| 4.3 基于微博用户网络的模型效果分析 | 第57-60页 |
| 4.3.1 模型对信息传播动力过程的仿真有效性 | 第57-58页 |
| 4.3.2 模型对初始传播源数量选择的敏感性 | 第58-59页 |
| 4.3.3 模型对社会事件传播的可控制性 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
