基于网络流量的大学生网络依赖程度研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第10-20页 |
| 1.1 问题的提出 | 第10-15页 |
| 1.1.1 选题的背景 | 第11-13页 |
| 1.1.2 选题的意义 | 第13页 |
| 1.1.3 研究的内容 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 网络空间环境的研究 | 第15-16页 |
| 1.2.2 网络流量的研究 | 第16-18页 |
| 1.2.3 网络行为的研究 | 第18-19页 |
| 1.2.4 网络依赖程度的研究 | 第19-20页 |
| 第2章 基本问题研究 | 第20-31页 |
| 2.1 高校网络空间环境和网络流量的特性 | 第20-23页 |
| 2.1.1 高校网络空间环境 | 第20页 |
| 2.1.2 高校网络流量特性 | 第20-23页 |
| 2.2 大学生网络行为及其影响因素 | 第23-26页 |
| 2.2.1 网络使用行为 | 第23-24页 |
| 2.2.2 网络行为的实质、特征及影响因素 | 第24-25页 |
| 2.2.3 网络行为的动机 | 第25-26页 |
| 2.3 网络依赖 | 第26-29页 |
| 2.3.1 依赖和网络依赖的含义 | 第27-28页 |
| 2.3.2 上网成瘾 | 第28-29页 |
| 2.4 网络依赖程度测量标准 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 大学生网络依赖程度评价模型的建立 | 第31-38页 |
| 3.1 数据特征分析 | 第31页 |
| 3.2 评价模型的建立 | 第31-37页 |
| 3.2.1 构建方式 | 第31-32页 |
| 3.2.2 建模步骤 | 第32-33页 |
| 3.2.3 模型的选择 | 第33-34页 |
| 3.2.4 变量的确定 | 第34-35页 |
| 3.2.5 数据同趋势化 | 第35页 |
| 3.2.6 数据标准化处理 | 第35-36页 |
| 3.2.7 计算关联系数 | 第36页 |
| 3.2.8 计算加权关联度和排序 | 第36页 |
| 3.2.9 加权关联度分级 | 第36-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 模型实例验证 | 第38-56页 |
| 4.1 数据的获得 | 第38-40页 |
| 4.2 大数据的处理过程 | 第40-44页 |
| 4.2.1 数据的提取 | 第41-42页 |
| 4.2.2 数据的清洗 | 第42-43页 |
| 4.2.3 数据的挖掘 | 第43-44页 |
| 4.3 依赖程度评价应用设计实例 | 第44-48页 |
| 4.3.1 影响因素序列 | 第44-45页 |
| 4.3.2 数据处理 | 第45页 |
| 4.3.3 自然分级 | 第45-48页 |
| 4.4 网络依赖程度评价 | 第48-55页 |
| 4.4.1 大学生用网基本情况 | 第48-49页 |
| 4.4.2 差异分析 | 第49-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结和展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
