社交网络信息传播的实证分析及应用--以新浪微博为例
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关研究综述 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 理论背景介绍 | 第14-23页 |
| 2.1 复杂网络理论知识介绍 | 第14-17页 |
| 2.1.1 复杂网络概述 | 第14-15页 |
| 2.1.2 复杂网络中常用的特征参数 | 第15-17页 |
| 2.2 双曲空间理论介绍 | 第17-19页 |
| 2.2.1 双曲空间概述 | 第17-18页 |
| 2.2.2 双曲空间基于欧式空间的数学描述 | 第18-19页 |
| 2.3 节点重要性算法的研究介绍 | 第19-22页 |
| 2.3.1 节点重要性算法的研究概述 | 第19-20页 |
| 2.3.2 所用排序算法说明 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 微博用户关系网络和消息传播网络的实证分析 | 第23-33页 |
| 3.1 数据集的获取及描述 | 第23-29页 |
| 3.1.1 爬虫软件的介绍 | 第23-25页 |
| 3.1.2 用户属性分析 | 第25-28页 |
| 3.1.3 用户关系网络及传播网络的构建 | 第28-29页 |
| 3.2 用户关系网络和消息传播网络的结构特征分析 | 第29-32页 |
| 3.2.1 两种网络的小世界特性分析 | 第29-30页 |
| 3.2.2 两种网络的度分布 | 第30-31页 |
| 3.2.3 两种网络的同配性分析 | 第31-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于用户行为的谣言传播模型的建立 | 第33-44页 |
| 4.1 引言 | 第33-34页 |
| 4.2 微博消息传播特征分析 | 第34-38页 |
| 4.2.1 传播高度与宽度 | 第34-36页 |
| 4.2.2 扩散时间 | 第36-38页 |
| 4.2.3 用户行为对谣言传播的影响 | 第38页 |
| 4.3 微博网络谣言传播模型 | 第38-43页 |
| 4.3.1 传播机理及模型构建 | 第38-40页 |
| 4.3.2 评论内容的增加对谣言传播的影响 | 第40-41页 |
| 4.3.3 可调参数对谣言传播的影响 | 第41-42页 |
| 4.3.4 二次传播对谣言传播的影响 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于双曲空间理论的重要节点发现算法 | 第44-58页 |
| 5.1 引言 | 第44页 |
| 5.2 实际网络在双曲空间的映射 | 第44-50页 |
| 5.2.1 PSO网络构造模型 | 第44-46页 |
| 5.2.2 E-PSO网络构造模型及应用 | 第46-49页 |
| 5.2.3 HyperMap映射方法 | 第49-50页 |
| 5.3 HyperMap在链路预测中的应用 | 第50-53页 |
| 5.3.1 算法说明 | 第51页 |
| 5.3.2 HyperMap链路预测指标性能比较 | 第51-53页 |
| 5.4 基于HyperMap的重要节点发现算法 | 第53-57页 |
| 5.4.1 双曲接近中心性HCC算法说明 | 第53页 |
| 5.4.2 算法有效性分析 | 第53-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第63-64页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第64-65页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
