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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 P2P网络概论1

1.3 社交网络概论5

1.4 微博网络概论8

1.5 网络论坛概论10

第2章 网络建模基本理论13

2.1 引言13

2.2 网络的图表示方法13

2.3 复杂网络基本理论14

2.3.1 复杂网络基本概念14

2.3.2 复杂网络拓扑特征16

2.4 经典网络模型19

2.4.1 规则网络模型19

2.4.2 随机网络模型20

2.4.3 小世界网络模型21

2.4.4 无标度网络模型24

2.5 传播动力学模型26

参考文献29

第3章 P2P网络特定信息传播模型32

3.1 引言32

3.2 P2P网络测量模型33

3.2.1 主动测量模型33

3.2.2 被动测量模型42

3.2.3 覆盖率估计方法48

3.2.4 测量方法比较49

3.3 P2P信息传播动力学模型50

3.3.1 SEInR模型描述50

3.3.2 SEInR模型传播行为分析53

3.3.3 SEInR模型传播特性分析58

3.3.4 SEInR模型验证60

3.4 P2P特定信息传播特性66

3.4.1 “元信息”属性分析66

3.4.2 网络拓扑特性分析73

3.4.3 用户行为分析81

3.5 P2P特定信息传播控制89

3.5.1 传播控制模型框架89

3.5.2 目标节点选择策略90

3.5.3 P2P节点控制方法96

3.5.4 控制策略验证97

参考文献100

第4章 社交网络用户关系模型102

4.1 引言102

4.2 社交网络信息传播模型102

4.2.1 经典信息传播模型102

4.2.2 巴斯扩散模型103

4.2.3 谣言传播模型104

4.3 社交网络关系强度模型104

4.3.1 用户关系特性104

4.3.2 关系强度估计106

4.3.3 模型验证111

4.4 社交网络弱连接分析114

4.4.1 连接强度模型114

4.4.2 信息传播模型116

4.4.3 模型验证117

4.5 社交网络用户关系预测131

4.5.1 用户关系特征131

4.5.2 预测模型136

4.5.3 模型验证139

4.6 社交网络意见领袖识别143

4.6.1 识别方法143

4.6.2 算法验证144

参考文献149

第5章 微博网络用户转发模型151

5.1 引言151

5.2 微博用户转发特性151

5.2.1 微博用户转发行为特性152

5.2.2 转发行为特性分析模型156

5.2.3 微博转发行为特性分析158

5.3 微博转发行为预测163

5.3.1 决策树算法163

5.3.2 随机森林算法166

5.3.3 算法验证171

5.4 微博转发特性预测175

5.4.1 预测模型175

5.4.2 预测算法180

5.4.3 算法验证183

5.5 微博转发峰值分析188

5.5.1 时间序列概念188

5.5.2 峰值检测算法190

5.5.3 峰值特性分析191

5.6 微博意见领袖识别202

5.6.1 识别方法202

5.6.2 算法验证203

参考文献208

第6章 网络论坛信息传播模型210

6.1 引言210

6.2 网络论坛舆情形成模型210

6.2.1 网络论坛模型211

6.2.2 舆情形成模型212

6.2.3 模型验证213

6.3 网络论坛意见领袖识别216

6.3.1 论坛有向网络图模型216

6.3.2 论坛意见领袖识别算法218

6.3.3 算法验证220

6.4 网络论坛水军热帖检测223

6.4.1 热点话题特征提取224

6.4.2 水军热帖检测算法227

6.4.3 算法验证228

6.5 网络水军账号检测230

6.5.1 检测算法230

6.5.2 算法验证234

参考文献236