| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.1 时代背景 | 第11-13页 |
| 1.1.2 学术背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.3 研究对象 | 第15-16页 |
| 1.3.1 本文相关概念的界定 | 第15-16页 |
| 1.3.2 本文研究对象 | 第16页 |
| 1.4 研究框架 | 第16-23页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第16-19页 |
| 1.4.2 思路和方法 | 第19-21页 |
| 1.4.3 研究工具 | 第21-23页 |
| 1.5 本文创新点 | 第23-24页 |
| 第二章 文献综述 | 第24-41页 |
| 2.1 网络用户行为统计特性实证研究 | 第24-28页 |
| 2.2 人类活动模式对信息传播影响研究 | 第28-35页 |
| 2.3 社团结构形成机制及建模研究 | 第35-38页 |
| 2.4 在线社团结构对信息传播影响研究 | 第38-39页 |
| 2.5 已有相关研究成果评述 | 第39-41页 |
| 第三章 爆发性评论行为对信息流行度的影响 | 第41-57页 |
| 3.1 引言 | 第41-42页 |
| 3.2 实证数据分析 | 第42-47页 |
| 3.3 爆发性评论行为对信息流行度影响建模 | 第47-51页 |
| 3.4 幂律分布检验 | 第51-56页 |
| 3.4.1 现实中的幂律分布 | 第51-52页 |
| 3.4.2 极大似然估计 | 第52-54页 |
| 3.4.3 拟合检验 | 第54-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 活跃时间异质性对信息传播的影响研究 | 第57-76页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 实证数据分析 | 第58-61页 |
| 4.3 活跃时间异质性对信息传播影响建模 | 第61-64页 |
| 4.4 理论分析 | 第64-67页 |
| 4.5 数值仿真和分析 | 第67-74页 |
| 4.5.1 仿真参数集分析 | 第67-69页 |
| 4.5.2 时间异质性指数对信息传播的影响 | 第69-72页 |
| 4.5.3 传播概率对信息传播的影响 | 第72-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 社交网络形成及演化机制研究 | 第76-102页 |
| 5.1 引言 | 第76页 |
| 5.2 社交网络实证数据分析 | 第76-82页 |
| 5.3 在线社交网络建模 | 第82-97页 |
| 5.3.1 经典网络模型及统计特征 | 第82-87页 |
| 5.3.2 连接最近邻(CNN)模型 | 第87-91页 |
| 5.3.3 强度驱动(SD)机制 | 第91-96页 |
| 5.3.4 基于强度驱动的连接最近邻(SD-CNN)模型 | 第96-97页 |
| 5.4 数值仿真 | 第97-101页 |
| 5.5 本章小结 | 第101-102页 |
| 第六章 在线社团结构对信息传播的影响 | 第102-111页 |
| 6.1 引言 | 第102页 |
| 6.2 社团结构对信息传播的影响建模 | 第102-104页 |
| 6.2.1 社团结构的概念 | 第102-104页 |
| 6.2.2 模型建立 | 第104页 |
| 6.3 理论分析 | 第104-107页 |
| 6.4 数值仿真 | 第107-110页 |
| 6.5 本章小结 | 第110-111页 |
| 第七章 结论与展望 | 第111-115页 |
| 7.1 主要研究成果及结论 | 第111-112页 |
| 7.2 研究展望 | 第112-115页 |
| 参考文献 | 第115-123页 |
| 附录 | 第123-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 攻读博士学位期间学术成果 | 第127-129页 |
| 攻读博士学位期间科研与获奖情况 | 第129页 |