| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-9页 |
| ABSTRACT | 第9-19页 |
| 1 绪论 | 第19-41页 |
| ·研究背景与选题意义 | 第19-22页 |
| ·研究背景 | 第19-20页 |
| ·选题意义 | 第20-22页 |
| ·主要研究方法及国内外研究现状 | 第22-36页 |
| ·基本研究方法 | 第22-25页 |
| ·个体行为的统计物理学研究 | 第25-28页 |
| ·观点交互与舆论演化研究 | 第28-34页 |
| ·信息传播动力学研究 | 第34-36页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第36-38页 |
| ·论文组织结构 | 第38-41页 |
| 2 微博数据采集与用户特性统计分析 | 第41-63页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·微博数据采集 | 第42-48页 |
| ·基于微博API的数据获取 | 第43-44页 |
| ·基于网络爬虫的微博数据采集 | 第44-48页 |
| ·数据集 | 第48-50页 |
| ·微博用户关系特性分析 | 第50-55页 |
| ·关注关系特性 | 第50-51页 |
| ·粉丝关系特性 | 第51-52页 |
| ·单向关注与双向关注特性 | 第52-55页 |
| ·微博用户行为特性分析 | 第55-61页 |
| ·时间特性 | 第55-57页 |
| ·发布行为特性 | 第57页 |
| ·交互行为特性 | 第57-59页 |
| ·关注关系与行为特性 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 3 基于选择偏好的社交网络用户交互行为与时间特性研究 | 第63-85页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·建模 | 第64-67页 |
| ·用户偏好与交互机制分析 | 第64-66页 |
| ·基于选择偏好的社交网络用户交互模型 | 第66-67页 |
| ·模型分析和仿真实验 | 第67-83页 |
| ·全局观察范围下的用户交互模式 | 第67-71页 |
| ·有限观察范围与随机信息分布 | 第71-78页 |
| ·随机分布观察范围下的用户交互行为 | 第78-81页 |
| ·模型的讨论 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 4 基于扩展观察范围与社会影响力的观点交互与演化 | 第85-105页 |
| ·引言 | 第85-86页 |
| ·观点交互建模 | 第86-93页 |
| ·个体观点描述 | 第86-87页 |
| ·劝说人群与支持人群的社会作用 | 第87-90页 |
| ·影响力反馈机制与观点交互作用 | 第90-91页 |
| ·扩展观察范围下的观点交互模型 | 第91-93页 |
| ·仿真结果与分析 | 第93-102页 |
| ·初始观点分布条件对观点趋势的影响 | 第94-96页 |
| ·个体观察范围对交互过程的影响 | 第96-100页 |
| ·成功劝说作用的影响力反馈累积 | 第100-102页 |
| ·本章小结 | 第102-105页 |
| 5 基于二元竞争信息交互的社交网络信息传播与演化 | 第105-129页 |
| ·引言 | 第105-106页 |
| ·模型建立 | 第106-112页 |
| ·社交网络竞争信息传播机制 | 第106-108页 |
| ·用户状态分类 | 第108页 |
| ·SHIR竞争信息传播模型 | 第108-112页 |
| ·模型分析和数值仿真 | 第112-126页 |
| ·单信息传播过程 | 第113-115页 |
| ·传播参数对信息传播的影响 | 第115-119页 |
| ·竞争信息与信息传播 | 第119-124页 |
| ·节点异质性在信息传播中的影响 | 第124-126页 |
| ·本章小结 | 第126-129页 |
| 6 结论 | 第129-133页 |
| ·论文的工作总结 | 第129-131页 |
| ·研究展望 | 第131-133页 |
| 参考文献 | 第133-141页 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第141-145页 |
| 学位论文数据集 | 第145页 |