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社会网络上连续观点动力学演化及在线预测应用
 
     论文目录
 
摘要第10-12页
Abstract第12-13页
第一章 绪论第14-35页
    1.1 研究背景及意义第14-17页
    1.2 观点动力学国内外研究现状第17-31页
        1.2.1 理论研究现状第17-29页
        1.2.2 应用研究现状第29-31页
    1.3 研究思路和主要内容第31-35页
        1.3.1 研究思路第31-32页
        1.3.2 研究内容第32-35页
第二章 连续观点动力学建模框架第35-52页
    2.1 引言第35-36页
    2.2 基于复杂网络理论的社会群体结构描述方法第36-42页
        2.2.1 复杂网络的基本概念第36-40页
        2.2.2 复杂网络的描述方法第40-41页
        2.2.3 复杂网络上的观点动力学研究第41-42页
    2.3 个体观点更新规则第42-50页
        2.3.1 一般形式及典型规则第42-46页
        2.3.2 规则扩展第46-50页
    2.4 观点演化结果的统计指标第50-51页
    2.5 小结第51-52页
第三章 有向无标度网络上自由发言的观点形成第52-63页
    3.1 引言第52页
    3.2 自由发言的观点影响模型第52-54页
        3.2.1 有向无标度网络结构描述第52-53页
        3.2.2 观点更新规则第53-54页
    3.3 发言次序对观点演化结果的影响第54-56页
    3.4 仿真与分析第56-62页
        3.4.1 有向无标度实验网络的构建第56-58页
        3.4.2 平均观点簇数、最大簇比例和标准差第58-62页
        3.4.3 平均等待时间第62页
    3.5 小结第62-63页
第四章 按轮发言的观点演化第63-81页
    4.1 引言第63页
    4.2 按轮发言的观点影响模型第63-67页
        4.2.1 更新影响矩阵tI第64-65页
        4.2.2 更新观点向量tO第65-66页
        4.2.3 典型观点演化过程第66-67页
    4.3 仿真与分析第67-74页
        4.3.1 少数偏执个体对观点演化结果的影响第68-69页
        4.3.2 少数权威个体对观点演化结果的影响第69-74页
    4.4 模型变式(model variations)第74-80页
        4.4.1 自由发言变式中发言次序影响比较第75-77页
        4.4.2 按轮发言变式与自由发言变式比较第77-80页
    4.5 小结第80-81页
第五章 连续观点与有向自适应网络共同演化第81-94页
    5.1 引言第81页
    5.2 扩展的HK模型第81-84页
        5.2.1 有向社会网络描述方法第82页
        5.2.2 观点更新过程第82-83页
        5.2.3 网络更新过程第83-84页
    5.3 仿真与分析第84-93页
        5.3.1 静态有向ER随机网络上HK模型的观点演化结果第84-88页
        5.3.2 有向ER随机网络上EHK模型的观点演化结果第88-93页
    5.4 小结第93-94页
第六章 基于连续观点动力学的在线评分人数预测第94-106页
    6.1 引言第94页
    6.2 预测模型第94-97页
        6.2.1 浏览个体的到达模式第95页
        6.2.2 观点更新与预测过程第95-97页
    6.3 实验第97-105页
        6.3.1 在线评分的观点变化第97-101页
        6.3.2 模型预测结果第101-105页
    6.4 小结第105-106页
第七章 结论与展望第106-108页
    7.1 全文总结第106-107页
    7.2 研究展望第107-108页
致谢第108-109页
参考文献第109-121页
作者在学期间取得的学术成果第121页

 
 
论文编号BS3776772,这篇论文共121
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