1、和，就构成了互联网舆情。互联网舆情是社情民意中最活跃最尖锐的部分，它最直接最快速地反映了社会各个层面的舆情状况与发展态势，对社会产生的影响面和影响力越来越大，受到国家管理者的高度重视。互联网舆情传播就是在时期针对事件，网民及各类媒体纷纷传播报道和评述，使得绝大多数受众的情绪思维以及行为等产生共鸣。互联网舆情在传播过程中常常会出现众多的带有明显倾向的边倒的负面舆论，将舆论对象置身于巨大的压力之中，给政府相关部门的工作带来极大的被动和挑战。相比于传统的大众媒体，由于互联网自身具有的匿名虚拟渗透发散和随意等特性，使得互联网上多数网民在传播舆论话题时更为活跃和自由。网民个体个体可以自由地选择交流和传播对象，使得互联网舆情更容易滋生危机。研究互联网舆情传播过程中的影响因素及其作用机理，有助于探索互联网舆情传播规律，以实现对互联网舆论危机的有效监控和管理。研究意义论文研究的理论意义如果把。

2、，随着网络规模的扩大，规则网络的平均距离增加速度最快，无标度网络的平均距离的增加速度最慢，随机网络平均距离的增加速度居于规则网络和无标度网络之间，而小世界网络平均距离增加又居于规则网络和随机网络之间。因此，如果只考虑平均距离随网络尺寸的变化情况，无标度网络并不居于规则网络和随机网络之间。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章基本理论介绍复杂网络传播基本模型网络上的信息传播，可追溯到两千年前耶稣为传播福音而建立的基督教网络，当时那里慕道人可看做网络中的节点，牧师可看做网络中的关键节点，慕道人与牧师之间的关系以及慕道人之间的关系可看做网络中的边，基督教的精神正是在这样个网络上传播开来的。信息传播的直接表现形式就是舆论的传播，另种形式则为病毒或流行病在各种复杂网络上的传播。研究流行病传播问题，需要建立个疾病传播的网络模型，重现传染病的真实动力学并设计出控制疾病传播的途径。假设。

3、个人得到个消息态，那么他就有兴趣去传播这个消息，在传播过程中，他会随机的选择周围个邻居将消息传播给他，如果这个邻居不知道这个消息态，则该邻居就会获得该消息态，从而进入下轮的传播。假设该邻居知道这个消息，那么传播者就会以为这个消息没有了传播价值或意义，从而不再对该消息进行传播态。假设个有限的网络中所有节点都处于态，在时刻个节点突然得到个消息并成为态，那么按照所描述的舆论传播行为方式，这个消息将在网络中万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章基本理论介绍进行传播，直到网络中不再有态的个体存在，舆论传播停止，我们称这个状态为终态。本章小结本章主要介绍了论文研究所涉及到的背景知识利用结构方程模型，能够有效的观察所研究舆情变量之间的相互作用关系，对于结构方程，本章主要介绍了结构方程的相关概念，结构方程模型的基本概念，结构方程模型中的参数估计以及结构方程的优缺点。复杂网络和结构方程。。

4、播态的人群密度。模型在模型中，表示传播过程中易感染人群，表示传播过程中病毒感染人群，表示传播过程中对病毒免疫的人群。免疫人群是指那些在传播过程中被治愈的，不在受传播影响，不在被感染的人群。不同于模型，感染人群以的概率变为免疫人群。因此基于复杂网络的病毒传播模型的传播动力学微分方程可描述为万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章基本理论介绍式中，和分别表示时刻整个网络群体中处于感染态，传播态和免疫态的人群密度。随着传播时间的进行，网络中感染人数将逐步增加，当传播进行充分长时间后，因感染个体周围易感个体的减少，感染个体无法进行传播而逐步转变为免疫个体，最后感染个体全部转化为免疫个体，传播结束。模型也存在着个阈值，当时传播无法扩散出去，而当时传播爆发并变为全局性的。其它模型模型和模。

5、章绪论研究背景研究意义论文研究的理论意义论文研究的实际意义互联网舆情研究现状互联网舆情传播中网民因素相关研究互联网舆情传播中政府因素相关研究互联网舆情传播中媒体因素相关研究互联网舆情传播模型相关研究内容安排第二章基本理论介绍结构方程基本概念结构方程模型参数估计方法结构方程模型优点复杂网络基础理论复杂网络统计描述无标度网络复杂网络传播基本模型本章小结第三章互联网舆情传播中网民作用因素研究互联网舆情中网民因素分析网民舆情指标体系的建立网民舆情参与心理指标网民舆情参与行为指标结构方程模型建立调查表设计调查数据信度和效度检验模型建立原有模型的修正模型结果分析本章小结第四章互联网舆情传播中政府作用因素研究互联网舆情中政府因素分析政府作用下互联网舆情传播发展规律互联网舆情案例选择互联网舆情传播发展规律研究政府因素对互联网舆情传播的作用力分析政府作用力模型构建结论分析政府互联网舆情处理建议。

6、杂网络上的个或些节点是能够传染疾病或传播信息，而传染只能在有相连的节点之间进行，传染率由易感人群与个感染着相接触而被感染的概率来决定。通常用表示传染率，流行病在网络中的平均波及范围与其传染率正相关。表示传播过程中的个阈值，当满足条件时，网络中感染人数占总人数比例几乎为零，传播不会进行；反之当满足条件时，网络中病毒传播会进行。当前研究复杂网络上流行病传播的基本模型有模型和模型，下面介绍几个常用模型模型在模型中，表示传播过程中的易感染群体，表示传播过程中的病毒感染群体。感染人群为传播者，他们以定的概率将病毒传给易感人群。感染人群以的概率被治愈，易感人群旦被感染人群感染，转变为新的病毒传播群体。因此基于复杂网络的病毒传播模型的传播动力学微分方程可描述为式中和分别表示时刻整个网络群体中处于感染态和传。

7、联网中的网民和媒体看作个个节点，网民与网民网民与媒体和媒体与媒体等之间的关系看做边，则互联网舆情话题的传播过程恰是在这系列相互连接的网民和媒体节点所组成的网络上进行的，而这种网民和媒体节点所组成的网络具备复杂网络的些特征。所以，基于复杂网络理论，从复杂网络的角度研究互联网舆情传播问题，具有重要理论意义。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论论文研数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章基本理论介绍在现实世界的很多大规模网络中，平均距离都相对较小，如“六度空间理论”。假设我们把现实世界中的人际关系视为个巨大的复杂网络，平均只需个人就能够联系任何两个陌生人。聚类系数社会人际网络中常有这样现象，你朋友的朋友也可是你的朋友，而这种现象般被定义为聚类。聚类系数用来描述网络中邻居节点间互为邻居节点的比例。网络的聚类系数可记为其中表示网络中三角形总数，表示网络中“三。

8、元组”即缺少边的三角形的总数，表示网络邻接矩阵的矩阵元。个节点的聚类系数可以定义为其中表示网络中包含节点的三角形的总数，表示网络中包含节点的“三元组”的总数。则网络的聚类系数也可记为对于个网络而已，其聚类系数的取值在到之间。当的取值为时，表示网络中全部节点均是孤立的节点；当的取值为时，表示网络中任意两个节点均连通无标度网络为了研究现实世界中真实网络的生成机制和演化规律，学者们研究提出了随机网络小世界网络和无标度网络。美国物理学家巴拉巴斯和阿尔波特举例说明了许多实际网络都具有所谓的“无标度性”，提出无标度网模型包括两个要素增长和优选，前者强调复杂网络是个开放系统，新的基本单元不断加入，节点总数在不断增加；后者强调节点连接新边的概率应该单调依赖于它已有的度，即所谓“富者更富”法则。基于上述两条原则，无标度网络模型的构造。

9、舆情传播中政府因素相关研究互联网舆情传播中媒体因素相关研究互联网舆情传播模型相关研究内容安排第二章基绪论研究背景研究意义论文研究的理论意义论文研究的实际意义互联网舆情研究现状互联网舆情传播中网民因素相关研究互联网效度检验模型建立原有模型的修正模型结果分析本章小结第四章互联网舆情传播中政府作用因素研究互联网舆情中;互联网迅速发展和快速普及，逐步改变传统的人们交流获取信息以及发表意见言论和信息的渠道和方式。网民通过互联网对政府管理以及现实社会中各种现象问题所表达的政治信念态度意见和情绪，这些信念情绪等的总和，就构成了互联网舆情。互联网舆情是社情民意中最活跃最尖锐的部分，它最直接最快速地反映了社会各个层面的舆情状况与发展态势，对社会产生的影响面和影响力越来越大，受到国家管理者的高度重视。互联网舆情传播就是在时期针对事件，网民及各类媒体纷纷传播报道和评述，使得,部分内容简介万方数据第。

10、方数据本章小结第五章互联网舆情传播中媒体作用因素研究媒体对互联网舆情传播分析互联网媒体舆情传播优缺势互联网媒体舆情传播能力媒体作用下的互联网舆情话题传播建模舆情话题传播载体网络选择与构建舆情话题传播模型选择与构建传播概率和鉴定仿真结果与分析有无媒体对舆情话题传播影响媒体报道力度对舆情话题传播影响媒体数量对舆情话题传播影响本章小结第六章总结与展望论文工作总结展望参考文献附录调查问卷附录攻读硕士学位期间撰写的论文附录攻读硕士学位期间参加的科研项目致谢万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论第章绪论研究背景第次中国互联网络发展统计报告显示，截止年月底，中国网民规模达亿，互联网普及率为。互联网迅速发展和快速普及，逐步改变传统的人们交流获取信息以及发表意见言论和信息的渠道和方式。网民通过互联网对政府管理以及现实社会中各种现象问题所表达的政治信念态度意见和情绪，这些信念情绪等的。

11、的区别在于模型的最终状态为稳定态，而模型的最终状态为无感染态。出来这模型和模型这两个比较常用的模型之外，还有如模型模型和模型等。在模型里，个体旦被感染就会直处于感染态。在模型中，易感人群可通过与感染人群相接触而变为感染人群，感染人群在定的感染时间后转变为免疫人群，免疫人群在定的回复时间后又变为易感人群。在模型里，易感态和感染态之间存在着个潜伏态，易感人群与感染人群相接触受感染之后先转变为潜伏态，然后再变为感染态。互联网舆情传播可以视为复杂网络上信息传播的另种方式，由于舆论传播的自身特点，它的三种状态所代表的意义不同于流行病的情形。因此互联网舆情传播模型可以借鉴病毒传播模型，其中，和分别对应舆情信息未知的人，舆情信息知道并参与传播的人，舆情信息知道但对传播失去兴趣或能力的人。我们假设个网络共有个节点，每个节点表达个可以传播消息的人，则他们传播信息的行为方式可以描述为；如果网络中。

12、描述为万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章基本理论介绍在时刻网络中有少量个节点，记为，以后每个时间步增加个新的节点，新增加的节点连接到个旧节点上。新节点连接到旧节点的概率正比于它的度，即连接概率为其中表示旧节点的度，表示网络节点数。如此演化，直到达到个稳定演化状态。巴拉巴斯和阿尔波特的数值模拟说明在够大时，模型产生的网络会达到个稳定演化状态，这时度分布遵循幂律。根据这种思想，巴拉巴斯和阿尔波特建议了无标度网络演化模型的平均场方程为考虑时刻，在足够大时近似有。在初始条件下可解得，，即所有节点的度都以幂函数形式增加，但是同时刻达到的度值不同，且在够大时达到度分布遵循幂律的稳定演化状态。巴拉巴斯和阿尔波特推导出无标度网络网络模型的平均距离随网络节点总数变化遵循函数对比规则网络随机网络和小世界网。

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