| 上海交通大学硕士学位论文答辩决议书 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 基础知识介绍 | 第18-29页 |
| 2.1 网络拓扑参量 | 第18-20页 |
| 2.1.1 图模型 | 第18页 |
| 2.1.2 度与度分布 | 第18-19页 |
| 2.1.3 平均路径长度与直径 | 第19页 |
| 2.1.4 聚类系数 | 第19-20页 |
| 2.2 节点重要性指标 | 第20-21页 |
| 2.2.1 度中心性 | 第20页 |
| 2.2.2 介数中心性 | 第20页 |
| 2.2.3 接近中心性 | 第20-21页 |
| 2.2.4 特征向量中心性 | 第21页 |
| 2.3 经典网络模型 | 第21-28页 |
| 2.3.1 规则网络 | 第21-22页 |
| 2.3.2 随机网络模型 | 第22-23页 |
| 2.3.3 小世界网络模型 | 第23-25页 |
| 2.3.4 无标度网络模型 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于新浪微博的转发模式研究 | 第29-44页 |
| 3.1 数据集描述 | 第30-32页 |
| 3.2 新浪微博用户行为研究 | 第32-35页 |
| 3.3 转发网络研究 | 第35-39页 |
| 3.3.1 转发网络的静态特性 | 第35-37页 |
| 3.3.2 信息扩散的动态特性 | 第37-39页 |
| 3.4 新浪微博转发网络模式研究 | 第39-42页 |
| 3.5 转发行为的曝光效应 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于个体特性的信息传播模型 | 第44-65页 |
| 4.1 信息传播扩散模型 | 第45-46页 |
| 4.1.1 关于模型的说明 | 第45-46页 |
| 4.1.2 模型的建立 | 第46页 |
| 4.2 仿真实验与结果分析 | 第46-58页 |
| 4.2.1 仿真环境——ER 随机网络 | 第48-51页 |
| 4.2.2 仿真环境——WS 小世界网络 | 第51-55页 |
| 4.2.3 仿真环境——BA 无标度网络 | 第55-58页 |
| 4.3 初始节点的选取对信息扩散的影响 | 第58-64页 |
| 4.3.1 初始节点的度值对信息扩散的影响 | 第58-60页 |
| 4.3.2 初始节点的介数对信息扩散的影响 | 第60-61页 |
| 4.3.3 初始节点的接近数对于信息传播扩散的影响 | 第61-62页 |
| 4.3.4 初始节点的特征向量中心性与信息扩散的关系 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-68页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第65-66页 |
| 5.2 研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |