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1 绪论1

1.1 研究背景、意义及选题来源1

1.1.1 研究背景1

1.1.2 意义2

1.1.3 选题来源3

1.2 问题的提出3

1.2.1 中国网络舆情现状3

1.2.2 需要解决的问题7

1.3 国内外研究现状8

1.3.1 基于网络舆情演化平台的研究现状8

1.3.2 网络舆情演化分析的定性与定量研究现状10

1.3.3 网络舆情的群体极化研究17

1.4 研究方法、技术路线、结构安排和创新工作19

1.4.1 研究方法19

1.4.2 技术路线20

1.4.3 结构安排21

1.4.4 创新工作22

2 相关研究理论24

2.1 元胞自动机原理24

2.1.1 元胞自动机的定义24

2.1.2 元胞自动机的应用27

2.2 复杂网络的小世界效应28

2.2.1 小世界效应特性28

2.2.2 小世界网络构建算法29

2.3 复杂网络的无标度特性31

2.3.1 无标度特性31

2.3.2 无标度网络构造算法31

3 面向群体极化的网络舆情演化影响因素分析34

3.1 网络舆情34

3.1.1 舆情34

3.1.2 网络舆情的特性36

3.2 网络舆情演化对群体极化的影响分析38

3.2.1 网络舆情演化的生命周期38

3.2.2 网络舆情演化的群体极化现象39

3.3 网络舆情演化的影响因素分析44

3.3.1 网络舆情演化的影响因素44

3.3.2 影响因素动力分析46

3.4 本章小结50

4 网络舆情演化迁移元胞模型52

4.1 网络舆情的迁移元胞特性分析53

4.1.1 网络舆情虚拟社区53

4.1.2 网络舆情迁移元胞的特性55

4.2 迁移元胞演化模型56

4.2.1 模型定义56

4.2.2 标准化自信度多数规则57

4.2.3 迁移元胞模型58

4.3 仿真试验60

4.3.1 变量选择和数据预处理60

4.3.2 仿真试验61

4.3.3 仿真结果64

4.4 本章小结66

5 小世界效应下的网络舆情演化迁移元胞模型67

5.1 网络舆情的小世界效应特性67

5.1.1 网络舆情的小世界网络社区67

5.1.2 网络舆情的小世界网络构造算法69

5.2 小世界效应迁移元胞演化模型69

5.2.1 模型定义69

5.2.2 倾向度转换规则70

5.2.3 小世界效应迁移元胞模型72

5.3 仿真试验73

5.3.1 变量选择和数据预处理73

5.3.2 仿真试验74

5.3.3 仿真结果78

5.4 本章小结80

6 无标度特性下的网络舆情演化迁移元胞模型81

6.1 网络舆情的无标度特性82

6.1.1 网络舆情的无标度网络社区82

6.1.2 网络舆情的无标度网络构造算法83

6.2 无标度特性迁移元胞演化模型85

6.2.1 模型定义86

6.2.2 观点形成阶段89

6.2.3 观点交互阶段90

6.2.4 二阶段网络舆情演化模型91

6.3 仿真试验93

6.3.1 变量选择和数据预处理93

6.3.2 仿真试验95

6.3.3 仿真结果98

6.4 本章小结99

7 面向群体极化的网络舆情管理策略100

7.1 网络舆情管理的目标与依据100

7.1.1 网络舆情管理的目标100

7.1.2 网络舆情管理的依据101

7.2 严格把控网络舆情演化空间的邻域元胞影响105

7.2.1 网络舆情虚拟社区的舆情演化特性105

7.2.2 提高网民的网络文化素养105

7.3 强化引导小世界效应网络社区的倾向度转换107

7.3.1 小世界效应网络社区的舆情演化特性107

7.3.2 构建良好的网络参与秩序108

7.4 紧密关注无标度特性网络社区的网民极化动态110

7.4.1 无标度特性网络社区的舆情演化特性110

7.4.2 引导传统媒体和意见领袖的理性行为111

7.5 本章小结112

8 本书的结论与研究展望113

8.1 本书的结论113

8.2 本书的不足与研究展望114

参考文献115

后记129