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基于个体行为特征的社交网络信息传播模型的研究与实现

摘要第8-9页
ABSTRACT第9页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景和意义第10-13页
        1.1.1 社交网络概述第10-12页
        1.1.2 社交网络信息传播规律研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
    1.3 本文研究内容第14页
    1.4 论文组织结构第14-16页
第二章 社交网络中信息传播的相关研究第16-32页
    2.1 社交网络中影响信息传播的因素第16-20页
        2.1.1 网络结构第16-17页
        2.1.2 网络用户第17-19页
        2.1.3 信息第19-20页
    2.2 社交网络信息传播模式第20-22页
    2.3 社交网络中的信息传播模型第22-31页
        2.3.1 基于网络结构的信息传播模型第22-24页
        2.3.2 基于网络用户的信息传播模型第24-29页
        2.3.3 基于信息特性的信息传播模型第29-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 基于阅读概率和转发判别的社交网络信息传播模型第32-47页
    3.1 模型思想描述第32-33页
    3.2 阅读概率第33-36页
        3.2.1 用户时间统计分析第33-34页
        3.2.2 阅读概率计算方法第34-36页
    3.3 转发判别第36-43页
        3.3.1 现有方法第37-38页
        3.3.2 特征选择第38-40页
        3.3.3 分类算法选择第40-43页
    3.4 实验结果及分析第43-46页
        3.4.1 实验数据第43页
        3.4.2 实验过程第43-44页
        3.4.3 结果分析第44-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第四章 微博传播规模预测系统设计与实现第47-55页
    4.1 系统总体描述第47-48页
    4.2 各模块介绍第48-53页
        4.2.1 数据存储模块第48-49页
        4.2.2 数据分析模块第49-52页
        4.2.3 阅读概率模块第52-53页
        4.2.4 转发判别模块第53页
    4.3 系统实现第53-54页
        4.3.1 系统界面第53页
        4.3.2 实例测试第53-54页
    4.4 本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
    5.1 工作总结第55页
    5.2 展望第55-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-63页
作者在学期间取得的学术成果第63页

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