基于偏好的微博信息传播研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-16页 |
| ·论文研究背景 | 第9-13页 |
| ·问题的提出 | 第9-10页 |
| ·本文研究的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文研究内容和创新点 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 信息传播 | 第16-20页 |
| ·概述 | 第16-17页 |
| ·基本概念 | 第16页 |
| ·网络信息传播 | 第16-17页 |
| ·微博中的信息传播机制 | 第17-18页 |
| ·微博社区网络 | 第17页 |
| ·信息传播模式 | 第17-18页 |
| ·信息传播网络 | 第18-20页 |
| ·问题定义 | 第18页 |
| ·话题传播树 | 第18-20页 |
| 3 用户偏好研究 | 第20-30页 |
| ·影响用户传播行为的因素 | 第20-23页 |
| ·用户活跃度 | 第20-21页 |
| ·内容重要性 | 第21-22页 |
| ·用户的兴趣 | 第22页 |
| ·用户之间的共同兴趣 | 第22-23页 |
| ·各因素之间的潜在关联 | 第23页 |
| ·建立用户信息传播的偏好模型 | 第23-28页 |
| ·CP-nets | 第23-26页 |
| ·模型定义 | 第24页 |
| ·CP-networks | 第24-26页 |
| ·建立模型 | 第26-28页 |
| ·偏好规则 | 第26-27页 |
| ·CP-nets偏好表达及其导出图 | 第27-28页 |
| ·最优特征项组合 | 第28-30页 |
| ·最优输出查询 | 第28-29页 |
| ·输出最优 | 第29-30页 |
| 4 建立信息传播预测模型 | 第30-42页 |
| ·用户决策过程分析 | 第30-35页 |
| ·基本思想 | 第30-31页 |
| ·用户决策度量 | 第31-34页 |
| ·决策过程分析 | 第31-32页 |
| ·决策算法及流程 | 第32-34页 |
| ·信息传播网络的形成 | 第34-35页 |
| ·利用NETLOGO建立AGENT模型 | 第35-42页 |
| ·Netlogo工具 | 第36页 |
| ·Agent及MAS | 第36-38页 |
| ·基于Agent的模型元素描述 | 第38-40页 |
| ·Agent的分类及属性 | 第38-39页 |
| ·Agent的交互规则 | 第39-40页 |
| ·仿真模型的实现 | 第40-42页 |
| 5 实验结果分析 | 第42-45页 |
| 6 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·总结 | 第45-46页 |
| ·展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第48-49页 |
| 附录一 部分代码 | 第49-53页 |
| 附录二 图目 录 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
