基于复杂网络理论的微信用户网络特性研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 | 第9-10页 |
| 1.3 论文思路及结构 | 第10-12页 |
| 2 复杂网络经典模型与传播动力学 | 第12-28页 |
| 2.1 复杂网络的发展 | 第12-13页 |
| 2.2 复杂网络的基本概念 | 第13-17页 |
| 2.2.1 复杂网络的定义与分类 | 第13-15页 |
| 2.2.2 复杂网络的特征参数 | 第15-17页 |
| 2.3 复杂网络经典模型 | 第17-22页 |
| 2.3.1 规则网络模型 | 第17-18页 |
| 2.3.2 随机网络模型 | 第18-19页 |
| 2.3.3 小世界网络模型 | 第19-21页 |
| 2.3.4 无标度网络模型 | 第21-22页 |
| 2.4 复杂网络中的传播动力学 | 第22-28页 |
| 2.4.1 传播的临界值理论 | 第23-26页 |
| 2.4.2 免疫策略 | 第26-28页 |
| 3 微信与微信用户 | 第28-38页 |
| 3.1 微信的产生和发展历程 | 第28-30页 |
| 3.2 微信运行的系统环境 | 第30-32页 |
| 3.3 微信的功能及应用 | 第32-33页 |
| 3.3.1 微信的功能 | 第32页 |
| 3.3.2 微信的应用 | 第32-33页 |
| 3.4 微信与传统社交软件 | 第33-35页 |
| 3.4.1 微信与QQ | 第33-34页 |
| 3.4.2 微信与微博 | 第34-35页 |
| 3.5 微信中的信令风暴现象 | 第35-36页 |
| 3.6 微信用户网络构建与用户行为分析 | 第36-38页 |
| 3.6.1 用户网络构建 | 第36页 |
| 3.6.2 用户行为分析 | 第36-38页 |
| 4 基于BA无标度网络的度均衡微信用户网络 | 第38-58页 |
| 4.1 经典模型的缺陷 | 第38-39页 |
| 4.2 微信用户网络模型 | 第39-44页 |
| 4.2.1 模型构建思路 | 第39-40页 |
| 4.2.2 模型构建算法 | 第40-44页 |
| 4.3 模型理论分析 | 第44-47页 |
| 4.4 仿真试验结果及分析 | 第47-55页 |
| 4.4.1 网络基本特性分析 | 第47-50页 |
| 4.4.2 节点占比对网络特性的影响 | 第50-51页 |
| 4.4.3 节点活跃度对网络特性的影响 | 第51-53页 |
| 4.4.4 抗毁性 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-58页 |
| 5 微信用户网络中的信息传播 | 第58-78页 |
| 5.1 微信用户网络中信息传播的基本问题 | 第58-60页 |
| 5.1.1 节点类型及状态 | 第58页 |
| 5.1.2 传播方式 | 第58-59页 |
| 5.1.3 从众现象及多信息传播 | 第59页 |
| 5.1.4 谣言传播 | 第59-60页 |
| 5.2 微信用户网络信息传播模型的构建 | 第60-62页 |
| 5.2.1 单信息传播 | 第60-61页 |
| 5.2.2 多方式传播与从众现象 | 第61页 |
| 5.2.3 多信息并存的传播与谣言传播 | 第61-62页 |
| 5.3 仿真结果及分析 | 第62-77页 |
| 5.3.1 单信息传播 | 第62-72页 |
| 5.3.2 多信息传播与谣言 | 第72-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 6 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 全文总结 | 第78-79页 |
| 6.2 展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 附录 | 第86页 |
| A. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第86页 |
