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消费者自组织信息扩散模式及过程控制方法研究

摘要第6-8页
abstract第8-11页
第一章 绪论第15-34页
    1.1 研究的背景第15-20页
    1.2 研究的意义第20-25页
        1.2.1 社交的驱动作用第20-23页
        1.2.2 社交网络对经济的影响第23-25页
    1.3 国内外相关研究概述第25-31页
        1.3.1 社交媒介中的信息传播模式研究第25-30页
        1.3.2 课题研究的主要特点第30-31页
    1.4 研究目的第31-32页
    1.5 主要研究内容和技术路线第32-34页
第二章 信息扩散过程属性分析研究第34-50页
    2.1 信息扩散的网络结构属性分析第34-36页
    2.2 社交网络扩散的信息属性分析第36-38页
        2.2.1 信息过载对信息传递有效性的影响第36-37页
        2.2.2 信息蕴含的争议和情绪对扩散的影响第37-38页
    2.3 信息扩散用户属性分析第38-43页
        2.3.1 用户之间连接强度对信息扩散的影响第40页
        2.3.2 用户影响力对信息传播的影响第40-42页
        2.3.3 用户的转发行为分析第42-43页
    2.4 信息扩散过程安全与隐私第43-49页
        2.4.1 社交网络中用户隐私设置和访问权限设置第44-46页
        2.4.2 用户隐私威胁第46-47页
        2.4.3 用户信息泄露的危害及对信息扩散的影响第47-49页
    2.5 本章小结第49-50页
第三章 产品信息扩散多点模型建立第50-68页
    3.1 基于MapReduce模式的多点交叉传播第50-55页
        3.1.1 多点交叉传播的信息过滤功能第51-52页
        3.1.2 多点交叉传播中扩散主题集确定第52-55页
    3.2 产品信息扩散过程贝叶斯网建模第55-63页
        3.2.1 信息扩散过程中随机变量的确定第57-59页
        3.2.2 信息扩散贝叶斯网模型构建第59-60页
        3.2.3 信息扩散的贝叶斯网模型第60-63页
    3.3 产品信息扩散贝叶斯网模型特征分析第63-67页
        3.3.1 模型的条件独立属性第63页
        3.3.2 模型的因子分解属性第63-66页
        3.3.3 模型的最小独立集属性第66-67页
    3.4 本章小结第67-68页
第四章 产品信息扩散过程推理第68-88页
    4.1 后验概率推理分析第68-71页
        4.1.1 信息扩散贝叶斯网变量的推理第70-71页
        4.1.2 因子边缘化方法第71页
    4.2 行为推理过程第71-78页
        4.2.1 和-积推理生成团树第71-75页
        4.2.2 信息扩散贝叶斯网团树的推理第75-78页
    4.3 影响推理过程第78-81页
        4.3.1 影响推理与行为推理的关联第78-79页
        4.3.2 信息扩散贝叶斯网所有因素的推理第79-81页
    4.4 推理过程分析和验证第81-84页
        4.4.1 行为推理验证第82页
        4.4.2 影响推理验证第82-84页
    4.5 价值节点到信息源的有效迹获取方法第84-86页
    4.6 本章小结第86-88页
第五章 信息扩散过程控制应用第88-110页
    5.1 产品信息扩散过程的消费者多属性分析与扩展应用第88-100页
        5.1.1 基于消费者多属性的呼叫排队方法第91-98页
        5.1.2 应用实例分析第98-100页
    5.2 缺陷产品工艺过程推理第100-109页
        5.2.1 汽车制造的模块化生产第100-102页
        5.2.2 汽车缺陷产品追溯机理第102-106页
        5.2.3 缺陷产品追溯系统中的二维码技术应用第106-109页
    5.3 本章小结第109-110页
第六章 总结与展望第110-112页
    6.1 研究总结第110-111页
    6.2 研究展望第111-112页
参考文献第112-121页
作者在攻读博士学位期间公开发表的论文第121-122页
作者在攻读博士学位期间所获专利第122-123页
作者在攻读博士学位期间参与的项目第123-124页
致谢第124页

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