基于生存理论的信息传播模型研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 生存理论 | 第17-25页 |
| 2.1 生存理论综述 | 第17-18页 |
| 2.2 生存模型 | 第18-21页 |
| 2.2.1 连续数据上的生存函数 | 第18-21页 |
| 2.2.2 离散数据上的生存模型 | 第21页 |
| 2.3 生存函数的非参数模型估计方法 | 第21-23页 |
| 2.4 含协变量的生存函数 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 微博话题传播特点与规律分析 | 第25-60页 |
| 3.1 信息传播三要素 | 第25-26页 |
| 3.2 用户传播能力分析 | 第26-37页 |
| 3.2.1 用户传播能力的等级划分 | 第26-28页 |
| 3.2.2 用户传播能力参考指标 | 第28-31页 |
| 3.2.3 基于比例危险率模型的用户传播能力分析 | 第31-33页 |
| 3.2.4 比例危险率模型检验 | 第33-37页 |
| 3.3 信息传播同质性计算 | 第37-40页 |
| 3.3.1 社会网络同质性的广义延伸 | 第37-38页 |
| 3.3.2 广义同质性的度量 | 第38-40页 |
| 3.4 信息情感属性在信息传播中的作用 | 第40-52页 |
| 3.4.1 微博信息情感值计算 | 第40-44页 |
| 3.4.2 微博话题信息的情感属性分析 | 第44-48页 |
| 3.4.3 信息情感属性与传播速率相关性分析 | 第48-52页 |
| 3.5 信息传播周期与速率的规律研究 | 第52-59页 |
| 3.5.1 在线社会网络中信息传播特点 | 第52-54页 |
| 3.5.2 信息传播周期分析 | 第54-58页 |
| 3.5.3 信息传播速率分析 | 第58-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 4 基于生存理论的信息传播模型 | 第60-83页 |
| 4.1 模型框架 | 第60-61页 |
| 4.2 模型构建 | 第61-65页 |
| 4.2.1 实际问题抽象数学概念 | 第61-62页 |
| 4.2.2 模型中概念定义 | 第62-63页 |
| 4.2.3 构建模型目标函数 | 第63-65页 |
| 4.3 模型优化 | 第65-68页 |
| 4.4 模型求解 | 第68-72页 |
| 4.4.1 随机梯度下降算法 | 第68-69页 |
| 4.4.2 模型测试 | 第69-72页 |
| 4.5 模型评估 | 第72-81页 |
| 4.5.1 模型评估指标 | 第72-73页 |
| 4.5.2 实验设计 | 第73-75页 |
| 4.5.3 实验结果的分析与评估 | 第75-81页 |
| 4.6 本章小结 | 第81-83页 |
| 结论 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 在学研究成果 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
