| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-17页 |
| 1.2 研究意义 | 第17-18页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第17-18页 |
| 1.2.2 现实意义 | 第18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-22页 |
| 1.3.1 研究基础部分 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究主体部分 | 第19-22页 |
| 1.3.3 研究结论与展望部分 | 第22页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第22-25页 |
| 1.5 创新点 | 第25-27页 |
| 第二章 移动互联网用户隐私关注与隐私信息扩散规律相关问题研究综述 | 第27-43页 |
| 2.1 移动互联网的隐私信息与隐私关注综述 | 第27-32页 |
| 2.1.1 隐私信息概念的界定 | 第27-28页 |
| 2.1.2 隐私关注研究理论 | 第28-32页 |
| 2.2 隐私信息扩散研究综述 | 第32-37页 |
| 2.2.1 社会网络研究理论基础 | 第32-33页 |
| 2.2.2 社会网络分析方法 | 第33-36页 |
| 2.2.3 社交网站中的信息扩散 | 第36-37页 |
| 2.3 参考文献 | 第37-43页 |
| 第三章 移动互联网环境下用户隐私关注影响因素研究 | 第43-59页 |
| 3.1 研究思路 | 第43页 |
| 3.2 影响因素 | 第43-46页 |
| 3.2.1 制度因素与隐私关注 | 第44页 |
| 3.2.2 个人隐私倾向和隐私关注 | 第44页 |
| 3.2.3 内控点与隐私关注 | 第44-45页 |
| 3.2.4 个人创新与隐私关注 | 第45页 |
| 3.2.5 网上活动与隐私关注 | 第45-46页 |
| 3.2.6 社群影响与隐私关注 | 第46页 |
| 3.3 隐私关注与提供个人信息的意愿 | 第46-47页 |
| 3.4 研究方法 | 第47-48页 |
| 3.5 研究准备 | 第48-51页 |
| 3.5.1 问卷设计思路 | 第48-49页 |
| 3.5.2 测量量表 | 第49-51页 |
| 3.6 用户隐私关注的影响因素分析 | 第51-55页 |
| 3.6.1 数据描述 | 第51页 |
| 3.6.2 信度检验 | 第51-52页 |
| 3.6.3 效度检验 | 第52-54页 |
| 3.6.4 假设检验与模型拟合度 | 第54-55页 |
| 3.7 结论分析与讨论 | 第55-57页 |
| 3.8 参考文献 | 第57-59页 |
| 第四章 移动互联网环境下隐私信息扩散描述与社会网络结构特征 | 第59-65页 |
| 4.1 社会网络中隐私信息扩散的描述 | 第59-60页 |
| 4.2 新浪微博社会网络结构与特征 | 第60-63页 |
| 4.2.1 数据采集 | 第60-61页 |
| 4.2.2 数据描述统计分析 | 第61-63页 |
| 4.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 4.4 参考文献 | 第64-65页 |
| 第五章 移动互联网环境下用户隐私信息扩散时间研究 | 第65-84页 |
| 5.1 研究思路 | 第65页 |
| 5.2 研究方法 | 第65-69页 |
| 5.2.1 生存分析 | 第66页 |
| 5.2.2 Cox回归模型 | 第66-69页 |
| 5.3 目标变量的定义 | 第69页 |
| 5.4 影响隐私信息生存时间的决定因素 | 第69-76页 |
| 5.4.1 微博文本特征 | 第69-71页 |
| 5.4.2 用户特征 | 第71-72页 |
| 5.4.3 社会网络结构特征 | 第72-76页 |
| 5.5 用户的隐私关注等级 | 第76-77页 |
| 5.6 隐私信息扩散时间研究结果 | 第77-79页 |
| 5.7 结论分析与讨论 | 第79-83页 |
| 5.7.1 结果分析 | 第79-82页 |
| 5.7.2 讨论 | 第82-83页 |
| 5.8 参考文献 | 第83-84页 |
| 第六章 移动互联网环境下用户隐私信息扩散范围预测 | 第84-103页 |
| 6.1 研究思路 | 第84页 |
| 6.2 研究方法 | 第84-89页 |
| 6.2.1 神经网络 | 第84-86页 |
| 6.2.2 决策树 | 第86-88页 |
| 6.2.3 线性回归 | 第88-89页 |
| 6.3 目标变量的定义 | 第89页 |
| 6.4 参与预测分析的影响因素 | 第89-94页 |
| 6.4.1 微博文本属性 | 第90-91页 |
| 6.4.2 用户属性 | 第91-92页 |
| 6.4.3 社会网络结构属性 | 第92-94页 |
| 6.5 数据处理与分析 | 第94-95页 |
| 6.6 预测模型结果 | 第95-101页 |
| 6.6.1 神经网络结果 | 第95-97页 |
| 6.6.2 决策树结果 | 第97-99页 |
| 6.6.3 线性回归结果 | 第99-100页 |
| 6.6.4 综合评估 | 第100-101页 |
| 6.7 本章小结 | 第101页 |
| 6.8 参考文献 | 第101-103页 |
| 第七章 研究结论与展望 | 第103-107页 |
| 7.1 研究结论总述 | 第103-104页 |
| 7.2 研究的局限性与未来研究方向 | 第104-107页 |
| 7.2.1 研究局限性 | 第104-105页 |
| 7.2.2 下一步研究方向 | 第105-107页 |
| 附录 | 第107-114页 |
| 附录1：调研问卷 | 第107-110页 |
| 附录2：数据预处理与数据分析部分代码 | 第110-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第115页 |