一、在网络上成功de九个途径（论文文献综述）
高洁[1]（2021）在《基于文化视角的中西文化遗产管理比较研究》文中研究说明从文化的视角出发,运用比较研究的方法对比了中西方文化遗产管理的异同,对中西方各自传统文化影响下的文化遗产管理进行了梳理。本研究的主要目的有两个方面:一是对比中西方遗产管理的异同,通过比较来更好的认识自身,并探索可以借鉴的经验;二是将文化理论和跨文化理论应用在文化遗产管理的各个层面,尝试分析遗产所体现的文化价值以及传统文化对遗产管理的深层影响。中西文化遗产管理的比较可以分为横向和纵向两个方面:横向比较分为静态对比和动态对比,即中西方管理体系的静态对比和遗产管理中出现的跨文化交流;纵向对比即对比中西方遗产管理的发展阶段。遗产管理的横向比较从主体——利益相关者、客体一—文化遗产和介体——管理体制三个部分展开。西方是个宽泛的概念,从遗产管理的实践角度来看,这里的西方主要指西方的文化源头一—欧洲。在研究中主要采用了文献研究、比较研究、跨文化研究和案例研究等方法。论文共分七章。第一章是中西遗产管理发展阶段的比较,即纵向比较。欧洲的保护思想演变主要围绕“修复”一词展开,不同的修复原则和手段反映了每个时代人们对遗产价值的不同理解。保护中的“价值理性”关注“为何保护”,而“工具理性”关注“如何保护”,这两者构成了对立又统一的整体。中国的遗产保护与管理同样面临这个问题,价值由谁决定?西方成熟的保护理念是否具有本土适应性?要解决这些问题都必须从根源入手,既要了解遗产的传统文化价值,也要了解遗产对当代人的价值。案例部分以西班牙世界遗产为例,西班牙的遗产保护与管理因社会制度等原因曾落后于英美意等国,也曾经历过因保护理念变化而造成破坏的问题。在文化遗产的丰富性、独特性和多元化上与中国具有相似性,对我国具有一定的借鉴作用。中国的遗产保护开始较晚,但随着市场经济的发展和大众旅游的兴起,以及申报世界遗产所带来的巨大效益的影响,遗产保护与管理的理论也迅速发展起来。我国的遗产保护理论很大程度上受到西方理论的影响和制约,还需探索真正适合于中国的遗产发展之路。第二章是中西传统文化差异在建筑遗产中的体现。本章以建筑遗产为例,说明了不同材质与风格的建筑遗产所反映出的文化特征和核心价值。西方建筑以石材为主,风格雄壮威严;中国建筑以木材为主,显得纤细灵动,遗产建筑本体的差异性体现出中西传统文化的不同精神内核。中西管理思想也与传统文化密切相关,中国传统文化的核心儒家文化,本身就是治国安邦的理论,可以被称作“管理型思想”。在中国历史的发展中儒家文化不断糅合其他文化特质,成为多个朝代管理大一统帝国的有效手段,这些管理思想的影响一直延续至今。西方的管理思想起初是“见物不见人”的,没有将人的价值作为管理的目的。随着时代的发展,西方也开始将管理中的人看作是复杂的个体,更接近儒家思想中所倡导的“以人为本”。到了现代这个紧密相连的全球化时代,中西文化的差异性日益显着。不同民族的文化可以拿来比较,但不存在统一的价值体系,文化不会向着同一个方向进化,只会在各自传统文化的基础上不断发展。经济全球化和文化多样性并存是发展的趋势,文化交流与互补必定会对世界的发展有所助益。第三章是中西文化遗产管理体制比较。管理体制是遗产管理中的介体,连接起作为主体的人和作为客体的遗产。在中国遗产事业迅速发展的过程中,出现了一系列的问题,比如遗产地过度商业化、真实性受损、文化认同缺失、利益相关者的矛盾以及对世界遗产的过度利用等。这些问题的出现都与遗产管理体制密切相关,因此体制问题一直是国内学者研究的焦点。我国的遗产管理体制经历了从封闭到开放的过程,多种管理经营模式应运而生,但总体上还是以政府主导、自上而下的管理模式为主。同时,我国作为发展中国家,经济目标仍是发展的主要目标,由此导致了保护与利用之间的矛盾。在遗产价值认知方面,管理者和民众的遗产保护意识尚需培养。在管理模式、资金来源、保护和管理的多元化参与等方面可以借鉴西方的经验。遗产管理和旅游管理关系密切,相互交融,由于遗产也可以被看作是资源,如何合理利用遗产资源,避免空置和过度利用两个极端,是每个遗产地都要平衡的问题。第四章是中西文化遗产管理中的利益相关者比较研究。利益相关者是遗产管理中的主体,包括管理者、保护者、经营者、社区居民、遗产旅游者、非政府组织、社会大众等。管理者与保护者有时是一体的,有时是多个主体,在我国政府是遗产管理责任的主要承担着者,但也不应忽视保护专家的作用。遗产经营者与遗产地居民是一对具有互动关系的主体,二者利益关系的平衡与否直接影响到遗产地的可持续发展。遗产旅游者是受到各方关注的群体,中西方遗产旅游者在看待遗产价值和审美文化方面都存在差异,特别是在对真实性的追求上差异更为显着。如何平衡旅游业发展与遗产保护的关系也是中西方学者研究的焦点问题,遗产地旅游活动中的各种关系都是围绕旅游者展开的,管理者、经营者和参与到景区经营中的社区居民往往会以旅游者的需求为目标。但遗产景区有其特殊性,它还担负着发展社会文化的任务,如果完全迎合大众游客的需求,遗产景区难以发挥它的全部功能。提升旅游的文化和精神层次,是现代文化和遗产旅游的发展方向。遗产地利益相关者之间的关系是动态变化的,只有找到这些关系之间的平衡才能做到遗产地的可持续发展。第五、六、七章为案例研究。第五章比较了遗产活化和遗产数字化管理的中西理论与实践。“活化”是指对遗产的物质层面和价值层面所体现的文化加以“诠释—融合—重构”的过程。遗产的数字化既是主动迎合了时代的发展,也是为了应对社会的改变而必须做出的选择。由于信息时代和互联网的发展,我国与西方在数字化方面的发展齐头并进,并在应用领域超越了西方。故宫在遗产活化和数字化方面做出了许多创新性的实践,收获了正向的社会反馈,这些经验也被其他文化机构所借鉴,对推广和传承文化起到了积极作用。西方研究关注的焦点是数字化、新媒体和社交网络对社会和文化的影响,讨论了技术发展与文化变革的关系。一些学者对数字技术在文化领域的快速发展抱有谨慎的态度,反对技术决定论,认为工具应当为人的目的服务。遗产活化的形式多种多样,但其基本方式都是要对传统文化有了深入了解之后,解码“文化基因”,然后与现代生活方式相连接,给人以怀旧的体验或对文化的共鸣。第六章讨论了历史城镇的可持续发展问题,比较了西班牙的圣地亚哥古城与曲阜。这两处遗产都是各自国家的文化圣地,如何解决传统与现代的矛盾是它们发展中的重要问题。世代生活在历史城镇中的居民是那里的主人,历史城镇也是最能体现利益相关者关系的遗产,如何实现可持续发展是其中的关键问题。曲阜和圣地亚哥古城同属于“文化圣地”,历史城镇常见的商业化倾向可能会削弱其神圣性和文化价值,也可能会出现“创造性破坏”的情况。历史城镇的可持续发展是一种基于文化的解决方案,除了要注重物质遗产的保护,还要重视遗产的价值和文化符号,关注遗产地的地格和历史文化背景。同时,保护传统和现代发展之间需要找到平衡,要考虑到住房、人口、就业、商业、环境、社区融合与文化认同等因素。未来曲阜的发展还要理清利益相关者之间的关系,找到阻碍发展的症结,从而将更好的阐释和发扬儒家文化。第七章比较了两条文化线路遗产,分别是丝绸之路和朝圣之路。文化线路遗产是世界文化遗产中较新的一类,它突破了过去以点状为主的类型特征,在空间上做了延伸。同时也扩展了文化遗产的内涵和外延,避免了文化脉络的割裂,丰富了遗产参观者的活动内容与体验。这类遗产具有流动性和跨文化交流的特征,在管理上更是涉及到跨国的遗产管理,可以借鉴国际管理的经验。我国提出的“一带一路”倡议借用古代丝绸之路的历史符号,发展与沿线国家的经济合作伙伴关系,共同打造政治互信、经济融合、文化包容的利益共同体、命运共同体和责任共同体。由于“一带一路”沿线国家人多地少,经济发展水平较低,旅游经济的表现优于宏观经济发展,旅游业在这些国家国民经济中的地位更为突出,旅游减贫、带动就业等作用需进一步引导、扶持和彰显,文化旅游能够对丝绸之路的复兴发挥重要作用。创新点在于:首先,在研究视角方面,从文化的视角对遗产管理进行研究,是一个比较新的切入点。文化遗产不是无本之木,它的存在本身就代表了文化的传承,因此也要用延续的眼光去看待遗产,把文化遗产放置在传统文化的大背景下去理解和管理。其次,在研究思路与内容上,对比了两个空间——中国与西方,梳理了两个方向——横向与纵向,分析了三个组成部分——遗产管理的主体、客体和介体。在案例部分探讨了三类具有遗产管理领域代表性和前沿性的文化遗产。第三,在研究方法上,采取了跨学科的研究方法,融合了历史学、文化比较学、国际管理学、旅游学的相关理论与方法。管理既是一门科学,也是一种文化,运用了文化与跨文化的理论,讨论了中西差异和经验借鉴,也探索了我国文化遗产的国际化之路。文化遗产是由一代又一代人选择保存下来的,文化遗产的价值既取决于历史,也取决于当代和未来。目前我国文化遗产事业正处于快速发展时期,越来越多的人开始关注遗产除经济价值之外的社会价值和文化价值。通过了解西方遗产的发展道路和经验,可以帮助我们更好的认识自身,要学习西方的先进理念,更要从本国传统文化中汲取力量。文化遗产事业可以促进社会文化的良性发展,进而使我国的文化遗产“走出去”,推广中国优秀的传统文化。
李文尧[2]（2021）在《单纯复形上的竞争传播动力学》文中研究指明疾病广泛存在于自然界,随着人与人、人与动物的距离越来越近,原本在自然界长期存在的传染病也能在人类社会中大肆传播。人类社会曾遭遇过多种流行病威胁,例如黑死病,天花和新型冠状病毒等致命性流行病在人类社会大规模传播,并对工业、交通、经济、医疗等方面造成了剧烈冲击。人们发现通过“隔离”的手段能够有效地控制疫情传播。因此对流行病的传播途径和传播机制的研究显得格外重要。流行病学的思想也适用于那些与生物疾病传播在性质上相似的传播场景中。本文分别从网络复杂性与动力学复杂性两个角度对复杂网络上的传播动力学进行了研究。第一部分,基于流行病学的思想,从简单图的角度研究了一般度分布的社交网络中单个信息的扩散结构。主要研究具有泊松分布的ER网络和具有幂律分布的SF网络上单个信息的扩散结构。结合流行病传播模型我们对以SIR为传播机制的信息在两种不同度分布的网络中的传播进行建模,并提出信息扩散结构的度量指标。随后结合计算机仿真模拟,从阈值、级联层次结构、最短路径分布以及相应的扩散指标四个方面,对信息在两种度分布网络上的传播进行了系统研究。研究发现在SF网络上的信息扩散规律与在ER网络上相类似。第二部分,从高阶交互的角度研究了两个SIS流行病在均匀混合单纯复形上的竞争传播模型。模型中使用单纯复形来描述高阶交互,并基于平均场理论对系统的演化方程进行推导,利用非线性动力学的知识分析系统的不动点以及每个不动点的稳定性。使用解析求解和数值求解相结合的方法,得到了系统的相图,结果显示出复杂的临界行为。通过大量的数值模拟实验,发现两个流行病的演化过程与双方的初始节点密度密切相关。最后结合理论模型和仿真模拟,对流行病的传播范围进行了预测,结果显示仿真结果与理论结果基本一致。
郭苏琳[3]（2020）在《区块链环境下网络舆情传播及风险管理研究》文中提出随着科技的进步和融媒体时代的到来,大数据、人工智能、云计算、虚拟现实等正逐渐改变舆论生态,给网络舆情的技术发现、数据分析和应对带来新的挑战,互联网数据壁垒仍然广泛存在。中共中央政治局就区块链技术发展现状和趋势进行的第十八次集体学习亦强调,要探索利用区块链技术应用模式,为人民群众带来更好的服务体验。因而,本文聚焦区块链环境下的舆情信息传播和风险管理研究,并力图应用先进的区块链技术,从技术和数据方面在网络舆情风险管理领域寻求突破。本文在对国内外网络舆情、舆情风险管理和区块链研究成果系统梳理基础上,综合运用文献分析、扎根研究、实证研究、仿真研究等研究方法,基于网络舆情、风险管理、区块链、复杂社会网络、系统动力学等理论,对区块链环境下网络舆情传播及风险管理展开研究。本研究主要包括六个部分,第3章区块链环境下网络舆情信息传播影响因素分析,是全文理论基础;第4章区块链环境下网络舆情传播机理分析,是全文核心理论部分;第5章、第6章区块链环境下舆情传播网络结构分析、区块链环境下网络舆情演化模型构建为第7章提供理论支撑;第7章基于智能合约的网络舆情弹性风险管理模型构建,是全文理论层面的落脚点;第8章基于智能合约的网络舆情风险管理策略,是全文实践层面的落脚点。下面予以详细阐述:第3章区块链环境下网络舆情信息传播影响因素分析,基于扎根理论对区块链环境下网络舆情信息传播影响因素进行研究。首先构建了区块链舆情影响因素模型,接着遵循扎根理论研究范式,进行开放式编码、主轴编码、选择性编码和理论饱和度检验,最后阐述了相关概念并针对结果展开讨论分析。本章为第4章提供支撑。第4章区块链环境下网络舆情传播机理分析,挖掘区块链环境下舆情传播构成要素并进行划分。对区块链环境下舆情传播动力进行研究。分析了舆情传播的内在动力、外在动力和管控力,在此基础上剖析了舆情传播动力关系和作用形式。提出区块链环境下舆情传播机理模型。基于舆情平台区块链技术能力视角,深入挖掘舆情平台区块链技术能力和舆情传播的关系,构建了舆情平台区块链技术能力和舆情传播机理模型,最后对作用机理展开了细致讨论。本章是全文的重要理论支撑。第5章区块链环境下舆情传播网络结构分析,本章基于复杂社会网络理论,采用社会网络分析方法,对区块链环境下的舆情传播网络结构进行研究。本章提出了区块链环境下舆情传播网络结构类型,在Minds区块链舆情平台以及新浪微博传统舆情平台采集新冠肺炎话题“李文亮牺牲”热点事件数据,对区块链环境下舆情传播网络传播特征展开分析,对所构建的区块链环境下舆情传播拓扑网络类型进行实证检验,并深入分析了其中的内在成因。本章为第6、7、8章提供理论支撑。第6章区块链环境下网络舆情演化模型构建,本章基于国内外学者研究及本文研究成果,以融合系统动力学理论的疾病传播模型为根据,提出了区块链舆情演化研究的建模依据,进而构建了具有区块链技术能力推动的区块链舆情演化模型SEIBR,经过数理分析指出了SEIBR模型平衡点,最后使用matlab展开仿真并进行了讨论。仿真结果说明了SEIBR的科学和合理性。本章为第7、8章提供理论支撑。第7章基于智能合约的网络舆情弹性风险管理模型构建,本章基于网络舆情风险管理、弹性管理理论,确立了网络舆情弹性风险管理理论框架,进而应用区块链技术提出了网络舆情风险管理系统体系,并对网络舆情风险识别和感知智慧分类账本、风险关联树以及智能合约进行了阐述。本章为第8章提供理论支撑。第8章基于智能合约的网络舆情风险管理策略,本章是全文理论研究的实践运用。针对融媒体环境下,区块链舆情风险管理现状和困境,提出了弹性风险管理策略、智能合约管理策略、区块链技术实施策略。本文研究在理论层面,能够推动区块链环境下网络舆情风险管理理论体系的构建,深化区块链技术在舆情风险管理领域应用。本文研究在实践层面,能够指引舆情风险管理效果的提升,为应用区块链技术开发舆情风险管理系统指明方向。未来研究中,将进一步基于舆情风险管理理论,应用区块链技术,展开舆情演化、舆情管控等领域的研究,同时尝试区块链舆情系统的设计与开发,从而推动区块链舆情理论研究深入以及应用层面的创新。
李雪峰[4]（2020）在《社交网络中的隐私度量方法研究》文中研究说明随着近些年来互联网的快速发展,人们使用网络的成本越来越低,如今已经进入人人皆是网民的时代。人们通过互联网上的各种渠道发布和获取信息,而在线社交网络成为最重要的渠道之一。随着越来越多身份背景各异的用户加入其中,问题也随之出现:社交网络上的隐私泄露愈发的频繁和严重,数据的泄露和滥用所引发的安全事件层出不穷。更加令人担忧的是由于这些安全事件是在用户个人层面的隐私问题,所造成的后果通常是微小且影响深远的,因此并未得到用户本身以及研究人员的重视。但层出不穷的隐私泄露事件证明了社交网络中的个人隐私保护存在巨大的漏洞,这些信息的泄露可能不会直接对用户造成危害,但会带来后续如网络诈骗、身份伪造、垃圾广告投放等恶意行为。同时社交网络中节点数量庞大,节点之间互动频繁等特点为隐私保护造成了巨大的困难,现有的部分研究也存在计算步骤繁琐,效率低下等问题。而相关领域如物联网、云存储网络中的隐私保护方案也并不适用于社交网络。因此亟待提出一种针对社交网络这个特定场景中的个人隐私保护方法解决上述难题,隐私度量应运而生。在深入分析在线社交网络的特点、分析现有研究方法不足之处的基础上,本文提出了新的隐私度量方法,研究内容如下:1.现有的社交网络种类繁多且用途各异,它们建立的背景以及隐私保护方法各有不同,用户可能根据自己的需求同时使用多个社交网络,现有方法无法满足隐私保护需求,因此本文提出了一种适用于多个社交网络平台下对用户个人隐私状况进行度量的方法。该方法针对用户在每个社交网络上填写在个人资料中的属性信息进行量化,包括传统方法中已有的可获取度、提取难度、可靠性等指标并对它们进行了改进,另外创新性地提出了新的指标—隐私意识,然后融合这些指标得到属性的可见度。最后结合改进后的属性敏感度得到用户在多个社交网络上的隐私度量值,从用户这个根源上解决隐私泄露问题。2.社交网络中的同质性是指链接关系越紧密的节点,其特征越相似,这种特性促使研究者不得不放弃仅从个人的角度去量化用户的隐私状态,而需要从用户与周围好友的关系中考虑隐私泄露:用户周围的好友关系越多,网络结构越复杂,通过分析这些好友的隐私信息,推断出目标用户隐私信息的可能性就越大。但是分析这些好友面临着一个巨大的难题:由于社交网络同时符合小世界特性,即任何人都能在六跳之内互相到达对方,这导致了目标用户周围的用户数量十分庞大,以至使用现有算法效率极低且效果较差。本文经过调研发现,在这些庞大数量的好友中,真正对目标用户的隐私泄露有影响的好友仅占其中一小部分,其他大部分都是冗余用户。针对这个发现,本文提出了一种改进算法用以得到用户与任意好友之间的结构相似度,对结构相似度进行排序后,排除排名靠后的部分用户,即与目标用户隐私泄露相关性较低的好友,然后结合之前的个人隐私度量方法,对用户在整个网络图结构中的隐私状态进行度量。这是首次提出应该将研究方向转向考虑相关用户与目标用户的关系紧密程度,而不是仅仅扩大所考虑的相关用户的范围和数量。3.在上述研究中,本文发现使用结构相似度对冗余用户进行筛选的同时,出现了信息时效性缺失的问题,即得到的相关用户与目标用户的关系在时间上存在延时性。这些相关用户可能在目标用户所处上一个环境中与其关系亲密,而现阶段随着目标用户的环境改变,他们掌握的相关信息已经失去隐私效用。因为随着环境的改变,个人属性信息也随之改变,而部分脱离这个环境的其他用户并未掌握这些新的信息,即信息失去了时效性,泄露这些信息对目标用户的隐私状态毫无影响,这是现有研究尚未考虑到的问题。为了解决这个问题,本文创新性的加入了目标用户与周围好友的行为特征并提出行为亲密度的概念,结合上一部分提出的结构相似度,得到与目标用户现阶段隐私泄露密切相关的好友并进行隐私度量计算。这是首个将信息的时效性加入到隐私度量的研究,为之后的研究提供了新的思路。4.在传统的隐私度量研究领域,研究者对影响用户隐私泄露的各项特征进行量化,最终将这些特征融合得到一个整体的度量值。在这个过程中,不但需要对数量繁多的特征进行人工选择,也忽视了这些特征之间隐藏的关系。同时,传统方法在对整个网络进行分析之后,往往只能得到目标用户一个人的隐私度量值,效率十分低下。因此本文提出了一种通过深度学习模型结合现有特征的隐私度量框架。该框架可以有效地提取出各项特征之间的隐藏关系,摆脱繁琐的特征选择和计算步骤。这是首次将深度神经网络引入到的隐私度量领域中的研究,为之后的研究扩展了新的方向,并解决了传统方法效率低下的问题。以上研究成果在深入分析现有隐私度量领域成果的基础上,针对社交网络中用户基数大、成分驳杂、网络结构复杂的情况,提出了针对多社交网络平台下的隐私度量方法、针对用户所处网络环境中的隐私度量方法、结合用户行为特征的隐私度量方法以及使用深度学习模型的隐私度量框架,这些成果对于在社交网络中用户的隐私保护具有一定的理论意义和实际价值。
汪涛[5]（2020）在《eQTL数据处理与功能分析方法研究》文中进行了进一步梳理随着基因组测序技术的快速发展以及测序成本的下降,大型人群基因组计划不断开展,基因组变异的发现数量得以空前增长。如何有效挖掘和认识基因组变异的分子功能,是功能基因组时代迫切需要解决的重要问题,对理解和研究疾病等重要性状的分子机理、发现药物靶点等具有重要意义。表达数量性状位点（expression Quantitative Trait Loci,eQTL）分析是解决该问题的重要途径,其通过在大量样本中分析基因组变异类型与基因表达强度之间的关系,可以从全基因组尺度挖掘基因组变异对基因的功能影响。然而,eQTL数据具有高噪声、数据不完整性、蕴涵复杂生物功能关系等特点,现有eQTL数据分析方法难以有效挖掘和揭示其中蕴涵的重要生物功能,迫切需要建立更加有效的数据处理与功能分析方法。本文围绕eQTL数据处理与功能分析方法开展研究,主要内容包括以下几个方面:第一,针对eQTL原始数据具有的多源异构性、普遍存在异常样本、普遍存在混淆因素带来的高噪声等问题,本文整合多种统计特征与模型,构建了一套涵盖数据质量分析、异常数据检测、混淆因素校正和数据归一化的eQTL原始数据清洗方法,解决了多源异构eQTL原始数据质量控制与归一化问题,有效降低人工干预、降低数据噪声、提高数据质量。第二,针对eQTL总结数据普遍存在缺失统计量的问题,本文提出基于多变量高斯分布的缺失eQTL数据推断方法。该方法基于变异之间的连锁不平衡关系,通过使用多变量高斯分布对eQTL统计量进行建模,用已知eQTL统计量对缺失eQTL统计量进行推断。通过全基因组片段化处理以及构建动态连锁不平衡关系矩阵,使该方法适用于并行分析,并有效提高缺失数据推断效率。该方法不需要原始基因型数据和原始基因表达数据,并适应于多种类型的QTL缺失数据推断。同时,该方法可以突破原始eQTL分析次要等位基因频率底线阈值,能够有效提高eQTL研究信号发现量。该方法有利于提高eQTL总结数据完整性、进一步增强eQTL研究的生物学发现。第三,针对eQTL与多基因间调控模式挖掘问题,本文提出eQTL调控网络构建与模体挖掘方法。该方法通过自适应置换检验策略以及基于广义帕累托分布拟合eQTL中介效应零分布,快速、高精度地计算eQTL中介效应,并整合eQTL二部网络与基于互信息的基因调控网络,构建eQTL调控网络。在此基础上,本文通过基于启发式子图同构判别的eQTL调控网络模体挖掘方法,降低子图同构判别计算空间,提高网络模体挖掘计算效率,挖掘eQTL与多基因间调控模式。该方法拓宽了传统基因调控模式研究思路,为eQTL与基因间的调控功能研究提供了新的方法支撑。第四,针对整合多组学数据进行生物分子网络中疾病模块挖掘问题,本文提出整合eQTL网络和多组学数据的疾病功能模块挖掘方法。该方法首先以eQTL网络作为桥梁,融合疾病表型与基因组变异关联数据（GWAS）、转录组基因表达与基因组变异关联数据（eQTL）、以及蛋白质相互作用数据（PPI）,构建融合多组学数据信息的复杂生物分子网络。在此基础上,利用图表征学习模型对网络进行特征提取,利用层次聚类方法进行无偏向性的功能模块挖掘,利用疾病相关基因在模块中的富集水平对功能模块进行优先排序等,实现疾病功能模块挖掘。该方法有助于从系统生物学角度研究疾病分子通路,以及eQTL在疾病分子通路中的功能影响。
李斌[6]（2020）在《网络市场渗透下的企业竞争与效率提升 ——特征事实与解释》文中研究说明互联网销售渠道的出现使互联网的商业属性被开发利用。这种新业态的兴起,不仅是一个全新销售渠道的建立,更是传统经济秩序、流通渠道、资源配置重塑的历史进程。网络市场正在通过重塑现实经济的市场结构来改变现实经济效率。这种现象正在世界各国上演。但是,中国场景下的效率意义却更引人关注。如此庞大而又处在转轨时期的经济场景使得网络市场对经济结构的影响更加明显。同时,网络市场所推动的互联网创新、创业热潮为中国经济催生出了新的创新发展方式。因此,由中国特有的经济背景所提炼出的特征事实和案例为理解政府提供的互联网基础设施如何促进企业创新、改善生产效率、完善市场机制、培育市场竞争环境提供了独特的视角。然而,以中国为场景,从微观层面检验网络市场渠道对市场竞争、企业创新以及行业资源配置效率影响的文献却较少。鉴于此,本文试图将中国场景下有关互联网经济影响的研究支脉推进到对互联网更细化功能的识别,即以对中国经济市场结构、商业模式、流通体系、区域分布、市场分割影响更深远、更受瞩目的网络市场渠道为核心变量。以此为基础,本文分别从成本加成率、市场范围拓展、创新等几个方面,探讨了中国经济场景下,网络市场渠道影响企业竞争与效率的微观特征事实和作用机理。本文首先基于成本加成率在网络市场渗透下的变化,从微观实证角度验证网络市场渠道的渗透对企业总体成本加成率的作用及其结构性差异,并由此揭示网络市场渠道如何影响市场竞争环境、企业竞争行为以及资源配置效率。研究发现:网络市场渗透降低了制造业企业总体市场势力和定价能力。网民基础更大的城市,会面临更多由网络市场引入的外部竞争。这使得原有的区域分割受到了来自中性的网络技术的削弱,因而降低了企业平均（总体）市场势力,并提升了总体市场竞争效率。除此以外,在网络市场渗透下,集聚度更高行业的企业成本加成率下降更多;技术水平和生产效率较低企业的成本加成率下降得更多,其受到互联网市场引入的外部竞争压力更大;非国有经济更能抵御网络市场渗透所引入的外部竞争压力,而国有经济的市场势力却受到了更大的冲击;第三产业占比更高区域内企业的总体成本加成率下降更少,更有能力抵御网络市场渗透所引入的外部竞争压力。在证实了网络市场渠道对市场竞争的促进作用以后,本文在后续章节通过应用现有微观数据来度量微观企业对网络市场渠道或者电子商务的应用,从而提供另一个识别网络市场渠道影响的研究思路。本文在第四章基于区域市场进入和要素配置视角,从供给侧检验微观企业互联网销售渠道的应用对行业总体资源配置效率的影响以及这种影响的作用机制。通过利用企业异质性和新经济地理分析框架,这部分研究对要素配置效率改进的机制进行了解释。通过运用分位数回归,研究结果证实了网络销售渠道对要素配置扭曲的纠正,并发现配置效率改善的证据主要是来自于劳动力和中间品要素。除此以外,网络销售对供给侧生产效率的改进主要体现在多区域销售企业上,并且是通过促进小企业的成长,拓展其市场范围而实现的。这说明,网络销售渠道是从技术层面由下而上削弱了旧有市场分割、冗长的流通环节、中介机构的榨取以及多区域的信息不对称问题,从而为中国的市场化进程增加了新动能。在第五章,本文探讨了网络销售渠道对创新竞争的影响。研究主要聚焦于大企业和中小企业的研发竞争这一产业组织理论的经典话题,并为其提供网络销售渠道环境下的特征事实和微观解释。通过一个简单的企业研发古诺竞争模型,本文提出了互联网销售渠道促使中小企业进行更多研发的检验命题,并就如何产生这一特征事实进行了解释。为了验证以上命题,本文采用近年才开放申请的世界银行中国企业调查数据构建四年跨度（1999年-2002年）的非平衡面板。研究发现:虽然网络销售渠道降低了产品的营销成本,但对中小企业的影响更大;随着网络销售渠道破除了制约中小企业创新的市场障碍,中小企业通过创新进入市场的“求生欲”、挑战既有大型在位企业的“竞争欲”将得到激发。因此,中小企业更有动力开展研发活动的特征事实得以在研究结论中（理论或实证）体现,特别是在网络销售渠道情景下。在第六章,本文探讨了网络销售渠道（e-selling）对企业创新（以新产品开发度量）的异质性影响,从而,为企业通过电子商务战略提升企业创新绩效提供策略选择。本文通过使用公司规模和公司运营经验作为两个基本的门限变量,并采用GMM门限回归方法建立实证模型。为进一步探索电子商务如何影响企业新产品开发,并为企业经理人提供更多的管理启示,本文还分别引入其他决策变量（包括:企业网络销售渠道应用强度、销售规模、电脑普及率等）以及企业所有制形式进行更多的异质性分析。研究发现:网络销售渠道对小企业和经营经验丰富的大企业新产品开发有正向影响。随着其他决策变量（包括:企业网络销售渠道应用强度、销售规模、电脑普及率等）的增加,网络销售对小企业新产品开发有递减（或不增加）的影响;而对大企业,网络销售对新产品开发却有递增（或不减少）的影响。此外,网络销售渠道对国有企业新产品开发的影响不显着,但对非国有企业的影响是正向的。通过以上研究,本文对互联网影响经济社会变量的特征事实进行归纳总结,从而为互联网所引领的中国经济发展新阶段提炼有用的经验和政策指导。更重要的是,本文将中国场景下有关互联网对经济影响的研究支脉推进到对互联网更细化功能的识别,从而明确网络销售渠道和互联网技术的作用边界以及网络各属性的具体功能和作用效果,使政策制定者在制定互联网发展战略时更加有的放矢,更明确、有效地采取配套组合措施。同时,通过明确网络市场渠道对不同区域或者微观主体的异质性作用,可以更好了解它对市场竞争、资源配置和创新活动的作用机理、特征事实和规律,并对指导政策制定、宏观经济管理、经济发展都有较多现实意义。此外,在互联网环境下,经济个体的行为以及市场环境也因此发生了前所未有的变化。深入了解互联网经济下的运行机理也有助于企业经理人更好的适应客观经济环境的变化,从而为企业制订相应的创新发展战略提供帮助。最后,中国经济的特有属性为相关研究和政策评估项目提供了丰富的研究场景。因此,中国互联网经济的发展及其对中国经济增长和改革的巨大作用,都是中国改革开放四十年的宝贵经验,具有丰富的现实意义,值得推广和借鉴。本文也因此可以为其他国家利用网络市场渠道提升本国资源配置效率和创新能力的政策提供中国经验和案例支持,并为理解政府提供的互联网基础设施如何促进市场竞争、提升资源配置效率和创新活力提供独特的视角。
范长俊[7]（2020）在《图上的归纳式神经元算子学习》文中研究说明图是一种强大的建模相互关联事物的工具。图结构的数据无处不在,如社交网络、科研合作网络、知识图谱等,对图数据的挖掘一直是学术界关注的研究前沿具,在现实中具有重要且广泛的应用价值。随着深度学习在图数据上日益广泛而深入的应用,本文围绕图数据挖掘的关键问题,建立了一个新颖且强大的图上的归纳式神经元算子学习框架。通过将图挖掘的问题转化为一个图上的归纳式神经元算子学习问题,很多原来棘手的问题都得到了有效的解决。具体的,本文做了如下工作:（1）建立了基于“编码-解码”的图上的归纳式神经元算子GRAINO学习框架。其中编码器将图信息编码到低维向量空间中,每个节点或者子图都被表示为一组向量,一般设计为多层GNN结构;解码器直接跟任务相关。算子通过在合适的模拟图上充分训练,学习好的算子可以迁移到规模更大甚至不同领域的测试图上。本文进一步通过三个具体的图挖掘问题展示这一学习框架的通用性和有效性,即通过合理的设计算子结构并进行充分的学习,就可以在这些问题上从新的视角下取得更好的表现;（2）提出了预训练一般图神经网络的GPT-GNN算子。目前图神经网络应用的一个主要限制在于充分的训练需要大量的标签信息和领域特定的输入特征,预训练是很好的解决途径之一。GPT-GNN编码器设计为多层GNN模型,解码端设计了三个自监督任务训练算子捕捉不同粒度的图结构信息。我们用DCBM模型产生不同结构特点的合成训练图,算子通过训练使得编码器（经过预训练的GNN模型）能够提取图的一般性结构特征,从而为下游任务提供良好的特征输入。在真实网络上节点、边及整图的分类任务上的结果均表明GPT-GNN在预训练GNN上的有效性;（3）提出了高效识别大图高介数节点的Dr BC算子。本文首次将图的节点介数计算问题转化为一个学习问题,并基于GRAINO框架设计了针对问题特点的编码器和解码器。编码器设计为多层GNN模型,将节点编码为一组低维向量,并嵌入和其介数计算相关的结构信息?解码器设计为多层感知机,将节点向量解码为反映其介数排序的分数值。算子在小规模的PLC模型产生的模拟图上训练,然后可以迁移到更大规模的测试图中。模拟图和真实图的大量结果表明Dr BC可以在没有损失太多精度的前提下大幅度提高计算速度,从而为大图上高介数节点的快速识别提供了一个可行的选择。同时,Dr BC也是GNN在图上的节点介数计算问题的首次应用,对于GNN到底能够捕捉多少图结构信息以及如何做到提供了新的思路;（4）提出了图最优攻击的FINDER算子。图的最优攻击问题是一个NP难的图上的组合优化问题。本文首次从学习的角度来探索这一问题。基于GRAINO的“编码-解码”结构,FINDER将编码器设计为多层GNN模型,将节点和子图编码为向量,用以表示动作（节点）和状态（子图）;解码端采用神经张量网络将动作和状态向量解码为动作选择的收益值。采用Q学习的方式训练更新算子参数。同样地,算子在小规模BA模拟图上训练,在大规模真实网络上测试。实验结果表明FINDER在效果和性能上均打败了现有的最好结果。更重要的,FINDER本身也非常通用,只需要修改奖励函数,就可适用于一大类的图攻击问题。本文的工作是深度学习在图数据领域的发展和应用,为图数据挖掘提供了一个新的通用且有效的工具,相信在未来可以为更多的图相关的问题的研究提供新的视角和手段。
吴凯[8]（2020）在《复杂系统智能建模算法及其应用研究》文中认为复杂系统遍及自然、社会和技术领域。建立刻画复杂系统的模型是认知、预测、控制和同步复杂系统的基础。对于大多数复杂系统,只有有限的复杂动力学表征数据可用。因此,如何从表征数据构建刻画复杂系统的模型成为当代复杂系统研究的一个核心问题。作为系统建模的技术基础,优化算法辅助建模成为大数据时代下复杂系统建模研究的核心之一。针对设计复杂系统智能建模算法所遇到的难点,本文以模糊认知图和复杂网络为工具,人工智能技术为手段,从问题线、算法线、模型应用线三个层面展开研究。问题线研究不同类型系统表征数据下的系统建模问题,涉及小规模静态数据、大规模静态数据、大规模含噪静态数据和实时流数据。算法线致力于设计能够对问题线所涉及的复杂系统进行建模的智能算法,涵盖小规模离线建模算法、大规模离线建模算法和在线建模算法。模型应用线研究将所提出的复杂系统模型的应用于解决基因网络重建、时间序列预测和隐藏节点鉴别等问题上。本文主要工作可概括如下:1.针对模糊认知图模型,本文提出了小波模糊认知图。该模型将小波变换函数与模糊认知图相结合,形成小波模糊认知图。小波函数是一种局部函数,具有有限的持续时间和零的平均值。这能够有效的解决现有模糊认知图模型中Sigmoid函数的缺陷。在人工数据、实际数据和分类问题上的实验结果表明,该模型能有效改善现有的模糊认知图的建模能力。2.从观测数据中自动学习大规模稀疏模糊认知图是一个非常重要的问题。由于搜索空间大,收敛速度慢等因素,现有的方法难以处理大规模模糊认知图。针对大规模复杂系统建模问题,本文提出了一种基于压缩感知的大规模模糊认知图学习算法。该算法结合模糊认知图的稀疏性,将模糊认知图的学习任务分解为稀疏信号重构问题。压缩感知对稀疏信号的精确恢复能力为该算法准确地学习模糊认知图提供了保障。实验结果表明,该算法只需从少量数据中学习就可以获得具备良好性能的模糊认知图。同时,该算法可以有效地学习1000个节点甚至更大规模的稀疏模糊认知图。3.从少量数据中学习大规模稀疏模糊认知图仍然是一个突出的问题。特别是,当有限的数据量伴随着噪声时,模糊认知图学习将面临重大的挑战。针对这一问题,本文提出了一种基于LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）的大规模模糊认知图鲁棒学习方法。实验结果表明,无论有无噪声,该算法在都取得了良好的效果。4.在计算资源有限的情况下,如何有效地学习大规模模糊认知图是一个值得研究的课题。为学习大规模模糊认知图,在大多数相关研究中,该问题被分解为多个子问题,然后使用一个优化器对每个子问题进行优化。不同子问题对计算资源的要求可能不同,但现有的方法忽略了这个问题。为在有限计算资源下最大化模糊认知图的质量,本文提出了一种基于动态资源分配的模糊认知图学习方法。该方法首先利用一个动态资源分配策略来在有限的计算预算下最大化优化器的性能。其次,该方法提出了一个半阈值密母算法来改善传统进化算法的性能。实验结果表明了动态资源分配策略和半阈值密母算法的有效性。5.现有的模糊认知图学习方法是批量学习方法,它们难以处理超大规模数据集和实时流数据,这将导致复杂系统建模失败。针对这一问题,本文提出了一种在线大规模模糊认知图学习方法。不同于现有的基于进化和回归的批学习方法,该算法首先将模糊认知图学习问题建模成在线学习问题,并建立在线模糊认知图学习框架,然后利用在线优化方法来解决在线模糊认知图学习问题。实验结果表明了该算法可以有效地从流数据中在线地学习大规模模糊认知图。6.不同于基于模糊认知图的复杂系统建模模型,本文也从复杂网络的角度来研究复杂系统的智能建模方法。从现有数据重建复杂网络的交互结构是理解和控制其集体动力学的基础。从计算复杂性的角度看,大多数网络重建问题是非凸的,该问题难以有效地优化以得到最优解。为了提高网络重建的精度,本文提出了一种直接求解该非凸问题的密母算法。根据问题的特点,该算法还设计了修正算子和局部搜索算子以加快密母算法的收敛速度。与现有先进的网络重建算法的对比结果表明该算法在重建精度方面具有很强的优势。7.现有的方法大多将非凸的网络重建问题转化为凸优化问题,如LASSO和其他稀疏学习方法。它们需要一个不易确定的参数来折衷网络的自然稀疏性和测量误差。针对这一问题,本文提出了一种基于多目标进化算法的进化博弈网络重建算法。首先,将进化博弈网络重建问题建模为一个多目标优化问题,然后设计了一个多目标进化算法来求解这一两目标问题。该算法设计了一个基于LASSO的种群初始化算子。最后,利用拐点来为决策者从Pareto解集上选解。实验结果表明,该方法有效地避免了折衷参数选择问题,并能够高精度地重建进化博弈网络。8.现有的网络重建方法忽略了网络结构中的一些有用信息,如广泛存在于各种复杂网络中的社团结构。受社团结构的启发,本文提出了一种基于多目标进化的含社团结构网络重建算法。该算法利用网络的社团结构信息将原始决策空间划分为多个小决策空间,然后利用多目标进化算法在缩减后的决策空间中寻找改进解。在30个多目标网络重建数据集上的实验结果表明该方法明显提高了现有进化方法的重建精度。9.现有的批量网络重建方法不能从大规模的实时流数据中重建网络结构。为了克服现有方法的局限性,本文提出了一种在线复杂网络重建方法。该方法首先提出了针对流数据的在线网络重建问题,然后提出了一种在线梯度下降方法来对其求解。实验结果表明,该算法可以有效地解决大规模实时流数据的在线网络重建问题,其性能优于或匹配先进的批量网络重建方法。10.上述工作研究的算法中每次对算法性能估计时所需要的代价是比较低的。当算法评估成本较低时,上述算法具有良好的性能。但是在一个代价昂贵的复杂系统建模的优化问题中,它们的性能远未令人满意。针对昂贵代价复杂系统智能建模问题,本文提出了一种基于多保真估计的分类优化算法。该算法先将分类优化方法扩展到多保真的模式,然后利用低保真度探索决策空间,并利用高保真度挖掘连续较小区域。实验结果表明,该算法优于忽略多保真信息的单保真算法和其他多保真算法。11.传统的基于模糊认知图的时间序列预测方法具有三个局限性:1)现有的特征提取算子无法获得原始时间序列的良好表示;2)目前的方法只利用模糊认知图的输出来预测下一个值,并没有直接利用潜在特征的重要信息;3)目前基于模糊认知图的时间序列预测模型对各个分量分别进行优化,导致预测精度较低。为了克服这三个局限性,本文提出了一种基于稀疏自编码和高阶模糊认知图的时间序列预测框架。该算法采用稀疏自编码从原始时间序列中提取特征,并结合稀疏自编码和高阶模糊认知图的输出来计算预测值。当预测误差较大时,采用批梯度下降算法更新整个模型的权值。实验结果表明该算法能够有效地克服上述局限性。12.针对进化博弈中隐藏玩家定位问题,本文提出了一种基于模糊认知图的进化博弈中隐藏玩家鉴别的方法。该方法首先将进化博弈模型理解成玩家之间博弈的复杂系统,并利用模糊认知图对其建模。检测隐藏玩家的基本思想是在对复杂系统建模时,充分利用隐藏玩家的知识是无法获知的这个特征。由于玩家是隐藏的,因此它的收益和博弈策略是无法获取的,从而导致建立的模糊认知图模型不准确,并因此导致相邻玩家的预测连接模式异常。然后,该算法通过识别任何异常连接模式来检测隐藏玩家的邻居。实验结果表明该方法可以有效地识别隐藏玩家的所有最近邻居。
刘嘉琪[9]（2020）在《公共危机事件中用户社交网络卷入行为研究》文中提出近年来,社会各方面的深层次矛盾逐渐显现,各种公共危机层出不穷。在紧迫、高压的危机期间,公众通过发达的社交网络非正式地快速聚集。用户社交网络卷入具有高度不确定性,既有可能汇集众智,释放出良性力量,成为公共危机管理的协同者,但又可能带来额外的风险,造成严重的破坏,变为危机管理活动中的重点管理对象。为更加深刻地感知、理解与引导用户社交网络卷入行为,本论文立足于嵌入社交网络中真实存在的“人”的内部认知特征与外部行为规律,采用管理学、认知心理学、社会学、传播学、行为经济学、数学、计算机科学等多个学科的理论、模型与研究手段,遵循“行为感知—行为理解—行为引导”的逻辑主线,依次从四个具体的方面展开跨层次的研究工作,以期为公共危机事件的管理与应对提供理论支撑与实践建议。研究的主要结论如下:第一,从卷入行为感知层来看,通过社交网络的虚拟空间,在危机信息的感染下,道德诉求性和功利诉求性内容均可提升用户社交网络卷入的可能性。而且,危机信息中嵌入的多元负面离散情绪会“定向地”增强或削弱诉求性内容的煽动效果。为剖析个体制定卷入决策时的认知加工线索与加工过程,本研究首先基于HSM双系统认知加工理论框架、信息诉求理论与情绪评价理论,建立公共危机事件中用户社交网络卷入影响因素与影响机制实证模型。其次,将用户自主创作的危机信息中常表达的两类诉求性内容（道德诉求和功利诉求）概念化,利用基于机器学习的文本分类方法对其强度进行测量。随后,区分了嵌入信息中的两类常见的负面离散情绪（愤怒与焦虑）间的细粒度差异,并运用LIWC程序完成测量工作。最后,通过新浪微博和Twitter平台采集到的公共危机事件（“魏则西事件”、“泰国沉船事件”、“Facebook数据泄露事件”和“#MeToo事件”）期间的数据集,利用计量经济学模型对诉求性内容的主效应以及负面离散情绪的多重调节作用进行分析,并完成了一系列稳健性检验。实证结果表明:（1）危机信息中的道德诉求性内容（作为启发式加工线索）与功利诉求性内容（作为系统式加工线索）均可以瞬间唤醒大量用户卷入;（2）当愤怒情绪与道德诉求,以及焦虑情绪与功利诉求相结合时,会爆发巨大的煽动力;（3）相反,当焦虑情绪与道德诉求,以及愤怒情绪与功利诉求相结合时,会降低危机信息的吸引力,削弱公众的社交网络卷入。第二,从卷入行为理解层来看,用户良性社交网络卷入行为是多重内部心理动机因素相互作用产生的外部行动结果,且公众在不同社交网络情境下进行决策时会有明显的差异性倾向,呈现出不同的“自我”认知状态。为理解公众主动发生良性卷入行为的前因动机与必备条件,本研究面向两类具有典型性差异的社交网络情境（新浪微博与腾讯微信）,以最常见的谣言对抗行为为例,借助社会心理学中的社会促进理论与道德—功利倾向动机框架,把人们在面对谣言对抗任务时的心理动机划分为具有道德倾向的“自律”动机（即,个人规范）、“他律”动机（即,社会规范）和具有功利倾向的“利他”动机（即,信息支持）、“利己”动机（即,自我呈现）。通过fsQCA模糊集定性比较分析方法对多发性动机相互交织、共同牵连而成的组合路径进行梳理,探寻驱动或抵触良性社交网络卷入行为发生的最典型、最精简、最核心的因果关系链。实证结果表明:（1）在围观者众多的微信平台中,当人们面对良性卷入决策困境时,会表现出冷静的“客我”角色,倾向于运用理性的功利动机分析结果的收益;（2）相反,在围观者较少的微博平台中,人们总是可以做自然的、简单的、真实的“主我”,依赖根植于自身的道德动机做出本能的反应。第三,从卷入行为引导层来看,基于微观的视角,大多数精心设计的助推策略能够有效地帮助政府改善危机沟通能力,提升公众的良性社交网络卷入意向。而且,明确了社交网络用户在认知风格方面的异质性会显着地影响助推策略的实际效果。为引导更多公众在“不知不觉”间主动提升良性卷入行为意向,本研究在公共危机管理领域引入新派行为经济学中的助推理论,充分考虑了危机决策者的非理性认知特征,并针对个体决策框架中的关键环节设计了三种政府危机沟通助推策略,包括针对决策者本身的心理定势启动助推、针对决策选项的额外选项助推与针对决策环境的示范性规范助推。以认知风格中的大脑半球偏好理论作为将助推对象分类的依据,进一步细化探讨了助推策略在社交网络用户心理认知层面对行为机制的影响。采用4（助推策略类型）×2（助推对象认知风格类型）的两因素被试间在线实验,考察助推策略对于引导用户完成良性社交网络卷入行为的有效性以及助推策略和认知风格彼此之间的关联效应。实证结果表明:（1）以助推方式干预人们卷入决策的切入点看似小巧精致,却切实地抓住了“问题来源于行为,行为来源于选择”的核心本质。不论是心理定势启动助推策略,或是示范性规范助推策略,都会提高公众良性卷入行为意向;（2）但是,额外选项助推由于可能会增加个体的认知加工负担,因此,在紧迫的公共危机情境下并不会产生预期的良效;（3）用户自身的认知风格对助推方式的卷入引导效果产生了显着的调节作用。相对于左脑偏好者,右脑偏好者更容易被助推干预影响,从而产生更加强烈的良性卷入行为意向。第四,从卷入行为引导层来看,基于宏观的视角,面向不同的公众心理应激阶段,针对偏差集体卷入活动中的不同角色,政府施加不同强度、不同方向的助推干预,社交网络系统均会相应地呈现出不同的集体卷入演化态势,从而提示政府的干预活动应具备“定制式”引导思维。为有效地阻断公众集体偏差卷入行为,及时疏解偏差卷入者,引导公众向理智状态过渡,本研究从整体性视角出发,区分了公众集体卷入行动中的角色差异,并引入了传染病传播领域的2SI2R模型和认知心理学中的心理应激反应理论,厘清在公共危机事件中,当倡导者向社交网络系统中输入偏差信息后,用户介于未知者、卷入者（包括,支持者与扩散者）和免疫者之间的卷入状态转移规则。运用微分方程组对卷入状态转移机制进行数理描述,并借助数据驱动的仿真方法刻画出用户的集体卷入趋势。通过调节与控制变量参数,观测政府在不同公众心理应激阶段,针对不同类型的卷入者,施加不同强度的助推干预后,社交网络系统中呈现的不同用户集体卷入态势演化规律,最终得到了 6条重要结论。并基于仿真结果,提出一系列具体的干预策略,增强了助推方式的实用性,对公共危机事件应对与用户社交网络卷入引导工作的开展产生了积极意义。通过对公共危机事件中用户社交网络卷入行为进行深入研究,本研究的创新之处体现在以下方面:一是研究视角创新,从微观个体认知层面洞悉用户社交网络卷入行为本质。为弥补现有大多数用户社交网络卷入行为研究仍停留于对外部行为的关注,而忽视了从微观心理层面科学洞悉行为发生的本质原因的不足,本研究从嵌入于社交网络背后的真实的“人”的内在心理认知（包括,心理认知加工过程、心理动机要素、认知风格差异、心理应激反应状态）入手,揭开决策者的心理“黑箱”,“由内而外”地感知、理解用户良性卷入行为的主观能动倾向与规律,正向引导用户的社交网络卷入行为。从而,对微观的认知心理学研究与宏观的公共危机管理研究的跨尺度融合发展起到了一定的推动作用。二是研究变量创新,从道德—功利角度解读用户社交网络卷入决策过程。尽管对道德与功利的探讨是传统危机管理工作中永恒的命题,但当公共危机迁移至社交网络的虚拟世界后,研究人员似乎忽视了从道德—功利角度对现象背后根本性矛盾的思索。本研究通过对公共危机事件中充斥着的外部危机信息中的道德—功利诉求性决策线索,以及决策者内部的道德—功利心理动机的剖析,帮助公共危机研究者更加了解公众的决策过程,同时也为卷入行为研究体系提供了新的理论支持。三是研究内容创新,从助推干预视阈为用户良性社交网络卷入提供一种新型行为引导思路。在面向公共危机情境的公众社交网络卷入行为引导方面,现有的干预手段与干预研究稍显局限,普遍存在着介入晚、反弹大、“治标不治本”的问题。为改善这一现象,本研究创新地汲取了新派行为经济学思想,借助助推理论,将软性的、非侵入式的助推干预方式纳入公共危机管理应急处置与行为引导研究体系,验证了助推干预工具的有效性并摸索出一系列令助推干预效果最优化的实施策略。从而,有助于公共危机管理研究人员与实践人员更全面地了解助推干预这种新型行为引导方式,并加强对它的重视。四是研究思路创新,从多元学科交叉渗透视角推动公共危机管理研究体系的跨界新思考。本研究吸收了多元学科在研究范式、方法论方面的深厚积累,但并不完全囿于学科的藩篱,始终秉持着管理学科在洞察现象背后机理方面的独特优势。在此核心思想牵引下,本研究具有跨学科交叉融合的特性,尝试将不同学科中的理论（包括,信息诉求理论、情绪评价理论、社会促进理论、助推理论、心理应激理论等）、模型（包括,HSM双系统认知加工理论框架、道德—功利分析框架、个体决策框架、传染病传播框架）和分析技术手段（包括,计量经济学、机器学习、QCA定性比较分析、在线实验、模型仿真等）综合运用,以保证研究的深入开展。从而,在一定程度上,扩展了用户社交网络卷入研究的方法与思路,丰富了公共危机管理领域的跨界研究范式,推动了科研人员对于管理学与其他学科融合的整体性思考。
许小婷[10]（2020）在《双向优先选择视角社交网络拓扑演化与信息交互研究》文中研究说明社交网络上的拓扑演化和信息交互已经在多个领域被广泛的研究,具有典型的交叉学科的特点并成为当前的一个重要研究热点。社交网络上的信息交互及传播依赖于其传播的社交网络拓扑结构,基于社交网络拓扑结构可以提出信息传播动力学模型,通过模型动力学仿真可以研究信息的传播和控制问题,提出控制信息传播的免疫策略。但是目前的模型研究很少有从个体间信息交互的特征出发研究社交网络的拓扑结构演化机制和信息交互及传播规律,导致对社交网络上信息传播动力学的解释能力不足,也难以提出更好的预测和控制信息传播的有效方法和技术手段。本论文围绕社交网络大数据,从双向优先连接机制的角度出发,研究网络拓扑、个体行为特征和信息交互及传播之间的关联和逻辑,发现社交网络中信息交互及传播的机制与规律,提出社交网络演化模型和信息交互动力学模型,同时拓展模型在加强信息扩散和舆情控制方面的应用,主要内容如下。首先,基于五个不同类型的社交网络数据,对其多维度拓扑演化特征进行统计分析,通过多主体建模方法,建立了基于双向优先选择的社交网络演化模型,通过模型仿真,再现了实证数据的多维度拓扑演化特征,表明个体之间的社会化分层、双向优先选择行为在社交网络演化的过程中起着重要作用,并发现社交网络的演化时间和个体社会化分层是导致社交网络度分布多样性的根源。其次,基于九个具有代表性的社交网络数据,对其拓扑结构同配性演化指标进行统计分析,通过多主体建模方法,基于双向优先选择模型和帕累托财富分布提出了带有控制因子的双选优先选择模型,通过模型仿真,再现了实证数据度同配性演化模式,表明不同财富等级个体之间建立社交关系主导地位的更替导致了社交网络同配性的演化模式,并发现现实社会中的帕累托财富分布推动着社交网络以有利于个体间之间信息交互的自我优化方式进行演化。最后,基于中国某城市近一百万人的移动通信社交网络数据,对其拓扑结构和个体间信息交互行为进行统计分析,通过多主体建模方法,以双向优先选择模型为基础构建了移动通信社交网络模型,通过模型仿真,再现了实证数据中所发现的信息交互统计规律,表明个体双向优先选择行为和信息交互需求在社交网络演化的过程中起着重要作用。
二、在网络上成功de九个途径（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、在网络上成功de九个途径（论文提纲范文）
（1）基于文化视角的中西文化遗产管理比较研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 绪论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 概念界定与研究综述 |
| 一、概念界定 |
| 二、研究综述 |
| 第三节 研究思路、研究方法与创新点 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 三、研究的创新点 |
| 第四节 相关理论 |
| 一、文化遗产价值判定标准 |
| 二、文化遗产活化理论 |
| 三、真实性理论 |
| 四、文化认同理论 |
| 五、跨文化理论 |
| 第一章 中西遗产管理的发展阶段比较 |
| 第一节 欧洲遗产理论的发展阶段 |
| 一、古典时期(17世纪前) |
| 二、17世纪至19世纪初期 |
| 三、19世纪初期至19世纪90年代 |
| 四、19世纪90年代至20世纪中后期 |
| 五、现代修复理论(20世纪后期至21世纪) |
| 六、遗产保护与管理中常用词词义辨析 |
| 第二节 西班牙遗产管理的发展阶段 |
| 一、早期的修复实践(19世纪以前) |
| 二、19世纪的保护实践 |
| 三、20世纪的遗产保护与管理 |
| 第三节 中国遗产管理的发展阶段 |
| 一、中国传统的修复实践(20世纪之前) |
| 二、现代遗产管理的萌芽期(20世纪初至20世纪60年代) |
| 三、停滞期与摸索期(20世纪60年代至20世纪80年代) |
| 四、现代遗产管理的发展期(20世纪90年代至今) |
| 第四节 中西遗产管理发展阶段的比较 |
| 一、英法遗产管理的比较 |
| 二、中西遗产管理发展阶段中体现出的文化差异 |
| 本章小结 |
| 第二章 中西传统文化差异在遗产管理中的体现 |
| 第一节 中国传统文化在建筑遗产及管理思想中的体现 |
| 一、中国传统文化的四个维度 |
| 二、中国建筑遗产的文化特征 |
| 三、中国的管理文化 |
| 第二节 西方传统文化在建筑遗产及管理思想中的体现 |
| 一、西方传统文化的四个维度 |
| 二、西方建筑遗产的文化特征 |
| 三、西方的管理文化 |
| 第三节 中西方建筑遗产特征及管理思想比较 |
| 一、中西传统文化四个维度的比较 |
| 二、中西建筑遗产的文化特征比较 |
| 三、中西方管理文化的比较 |
| 本章小结 |
| 第三章 中西文化遗产管理体制比较 |
| 第一节 中国遗产管理体制 |
| 一、我国遗产管理体制 |
| 二、遗产保护与旅游发展的关系 |
| 三、我国遗产管理现状与存在的问题 |
| 四、我国遗产管理的法律框架 |
| 第二节 西方遗产管理体制 |
| 一、西方国家的遗产管理体制 |
| 二、“以价值为导向”的管理方法 |
| 三、文化遗产的效益评价 |
| 四、国际遗产保护与管理的法律框架 |
| 第三节 西班牙遗产管理体制 |
| 一、西班牙遗产保护机构 |
| 二、西班牙遗产管理的法律框架 |
| 三、西班牙的特色保护措施 |
| 第四节 中西遗产管理体制的比较与借鉴 |
| 一、中西遗产管理法律框架的比较 |
| 二、国际遗产管理理念的本土化问题 |
| 三、中西遗产管理体制的比较 |
| 四、西方管理体制的借鉴 |
| 本章小结 |
| 第四章 中西文化遗产管理中的利益相关者比较 |
| 第一节 文化遗产管理中的利益相关者概述 |
| 一、遗产管理者与保护者 |
| 二、遗产经营者 |
| 三、遗产地社区居民 |
| 四、遗产旅游者 |
| 五、非政府组织 |
| 六、社会大众 |
| 七、利益相关者之间的关系 |
| 第二节 中西文化遗产管理者与保护者的比较 |
| 一、文化遗产的保护主体 |
| 二、保护与科学的关系 |
| 第三节 中西文化遗产经营者与社区居民的比较 |
| 一、遗产经营者比较 |
| 二、社区居民的参与度比较 |
| 三、社区居民与其他利益相关者的关系 |
| 第四节 中西文化遗产旅游者的比较 |
| 一、中西方旅游者对真实性的追求差异 |
| 二、中西方旅游者的审美差异 |
| 三、遗产旅游者与其他利益相关者的关系 |
| 四、遗产旅游对遗产地的影响 |
| 本章小结 |
| 第五章 故宫与西方博物馆:遗产活化与数字化管理比较 |
| 第一节 案例部分的概念界定与相关理论 |
| 一、世界文化遗产 |
| 二、文化遗产的数字化 |
| 三、文化遗产的可持续发展 |
| 四、全球化对文化遗产的影响 |
| 五、中国与西班牙世界文化遗产概况 |
| 第二节 故宫博物院的遗产活化与数字化管理 |
| 一、故宫概况 |
| 二、故宫的遗产活化实践 |
| 三、故宫的遗产数字化实践 |
| 第三节 阿尔罕布拉宫的遗产活化与西方博物馆的数字化管理 |
| 一、阿尔罕布拉宫概况 |
| 二、阿尔罕布拉宫的遗产利用 |
| 三、西方遗产数字化研究 |
| 第四节 中西遗产活化与数字化管理比较 |
| 一、实体博物馆与数字博物馆 |
| 二、博物馆的体验方式 |
| 三、博物馆的创新之道 |
| 四、遗产活化的发展方向 |
| 本章小结 |
| 第六章 曲阜与圣地亚哥古城:历史城镇的可持续发展比较 |
| 第一节 曲阜“三孔”及其遗产价值 |
| 一、曲阜的历史变化 |
| 二、曲阜的遗产价值 |
| 三、曲阜的城市发展演变 |
| 第二节 圣地亚哥古城的改造经验 |
| 一、圣地亚哥的古城与新城 |
| 二、圣地亚哥城市改造的经验 |
| 第三节 历史城镇的可持续发展经验借鉴 |
| 一、“圣地”类遗产的管理 |
| 二、历史城镇的商业化问题 |
| 三、两处圣地管理的异同 |
| 四、历史城镇可持续发展的经验借鉴 |
| 本章小结 |
| 第七章 丝绸之路与朝圣之路:文化线路遗产的开发与管理比较 |
| 第一节 文化线路遗产 |
| 一、文化线路遗产的提出 |
| 二、文化线路遗产的价值 |
| 三、线性文化遗产的相关概念 |
| 第二节 丝绸之路的发展 |
| 一、丝绸之路概况 |
| 二、丝绸之路的文化价值 |
| 第三节 朝圣之路的发展 |
| 一、朝圣之路概况 |
| 二、朝圣之路的发展经验 |
| 第四节 欧洲的文化线路体系 |
| 一、文化线路认定 |
| 二、管理体系 |
| 三、财政制度 |
| 第五节 文化线路遗产的发展与管理比较 |
| 一、“欧洲文化线路”的管理经验借鉴 |
| 二、西班牙朝圣之路的发展经验借鉴 |
| 三、我国发展文化线路遗产的建议 |
| 本章小结 |
| 结语 |
| 一、基于文化视角的发现 |
| 二、西方遗产管理体制借鉴 |
| 三、案例总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）单纯复形上的竞争传播动力学（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 单个流行病在简单图上传播 |
| 1.2.2 多种流行病在简单图上传播 |
| 1.2.3 单个流行病在高阶网络上传播 |
| 1.3 研究目的与实施方案 |
| 1.4 章节安排 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 复杂网络概述 |
| 2.1.1 复杂网络基本理论 |
| 2.1.2 复杂网络统计指标 |
| 2.1.3 网络的拓扑结构 |
| 2.2 传播动力学理论基础 |
| 2.2.1 经典仓室模型 |
| 2.2.2 理论 |
| 2.3 高阶交互的描述 |
| 第3章 一般度分布的社交网络中的信息扩散结构研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型和度量指标 |
| 3.2.1 模型描述 |
| 3.2.2 度量指标 |
| 3.3 数值化研究 |
| 3.3.1 ER网络上的结果 |
| 3.3.2 SF网络上的结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 单纯复形上的竞争传播动力学 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型描述 |
| 4.3 理论结果 |
| 4.3.1 速率方程 |
| 4.3.2 稳定性分析 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）区块链环境下网络舆情传播及风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络舆情研究现状 |
| 1.2.2 舆情风险管理研究现状 |
| 1.2.3 区块链研究现状 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 网络舆情的相关概念 |
| 2.1.1 网络舆情的概念 |
| 2.1.2 网络舆情的内涵 |
| 2.1.3 网络舆情的特征 |
| 2.2 区块链的相关概念 |
| 2.2.1 区块链特点 |
| 2.2.2 区块链分类 |
| 2.2.3 区块链技术 |
| 2.3 风险管理的相关理论 |
| 2.3.1 风险管理的概念 |
| 2.3.2 风险管理的目标 |
| 2.3.3 风险管理的过程 |
| 2.4 复杂社会网络的相关理论 |
| 2.4.1 复杂社会网络的内涵 |
| 2.4.2 复杂社会网络分析方法 |
| 2.4.3 复杂社会网络结构指标 |
| 2.5 系统动力学的相关理论 |
| 2.5.1 系统动力学的定义 |
| 2.5.2 系统动力学模型构成要素 |
| 2.5.3 基于系统动力学的传播理论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 区块链环境下网络舆情信息传播影响因素分析 |
| 3.1 研究方法和步骤 |
| 3.1.1 研究方法 |
| 3.1.2 研究对象 |
| 3.1.3 研究步骤 |
| 3.2 基于扎根理论的区块链舆情影响因素模型构建 |
| 3.2.1 开放式编码和主轴编码 |
| 3.2.2 选择性编码 |
| 3.2.3 理论饱和度检验 |
| 3.3 概念阐释及讨论分析 |
| 3.3.1 相关概念阐释 |
| 3.3.2 结果讨论分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 区块链环境下网络舆情传播机理分析 |
| 4.1 区块链网络舆情传播机理研究框架 |
| 4.2 区块链环境下舆情传播的构成要素 |
| 4.2.1 舆情平台区块链技术能力要素 |
| 4.2.2 舆情信息质量感知要素 |
| 4.2.3 区块链舆情用户个人因素 |
| 4.2.4 舆情传播平台要素 |
| 4.3 区块链环境下舆情传播动机及动力 |
| 4.3.1 舆情传播内在需要 |
| 4.3.2 舆情传播外在诱因 |
| 4.3.3 传播动机模型 |
| 4.3.4 舆情传播内外动力 |
| 4.4 区块链环境下舆情传播机理阐释 |
| 4.4.1 直接作用机理 |
| 4.4.2 间接作用机理 |
| 4.4.3 调节作用机理 |
| 4.4.4 区块链环境下舆情传播机理模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 区块链环境下舆情传播网络结构分析 |
| 5.1 区块链环境下的舆情传播网络 |
| 5.1.1 单区块链路型 |
| 5.1.2 区块中心点型 |
| 5.1.3 复杂区块链路型 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 社会网络分析 |
| 5.2.2 数据采集和处理 |
| 5.3 区块链舆情网络结构特征分析 |
| 5.3.1 整体特征 |
| 5.3.2 内容特征 |
| 5.3.3 社群特征 |
| 5.3.4 中心性 |
| 5.4 区块链舆情网络拓扑结构分析 |
| 5.4.1 拓扑网络类型 |
| 5.4.2 单区块链路型拓扑网络 |
| 5.4.3 区块中心点型拓扑网络 |
| 5.4.4 复杂区块链路型拓扑网络 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 区块链环境下网络舆情演化模型构建 |
| 6.1 建模依据及思想 |
| 6.1.1 基于疾病传播的系统动力学建模依据 |
| 6.1.2 基于疾病传播和区块链技术能力的建模思想 |
| 6.2 模型构建 |
| 6.2.1 模型假设 |
| 6.2.2 演化模型构建 |
| 6.2.3 状态演化规则 |
| 6.2.4 模型参数配置 |
| 6.3 仿真实验 |
| 6.3.1 实验数据 |
| 6.3.2 模型平衡点和阈值 |
| 6.3.3 仿真参数估计及设置 |
| 6.4 仿真结果分析 |
| 6.4.1 区块链技术能力对舆情演化的影响 |
| 6.4.2 区块链信息环境对舆情演化的影响 |
| 6.4.3 区块链信息质量对舆情演化的影响 |
| 6.4.4 潜伏率和潜伏-感染率对舆情演化的影响 |
| 6.4.5 潜伏-变异率和感染变异率对舆情演化的影响 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 基于智能合约的网络舆情弹性风险管理模型构建 |
| 7.1 模型设计技术及方法 |
| 7.1.1 智能合约及区块链技术 |
| 7.1.2 网络舆情风险管理模型设计方法 |
| 7.1.3 区块链智能合约技术在模型构建的应用 |
| 7.2 风险管理系统概念框架 |
| 7.2.1 风险管理过程 |
| 7.2.2 概念框架设计 |
| 7.2.3 系统功能设计 |
| 7.3 基于智能合约的网络舆情风险管理系统模型 |
| 7.3.1 系统模型构建 |
| 7.3.2 系统智能合约 |
| 7.3.3 智慧分类账 |
| 7.3.4 风险关联树 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 基于智能合约的网络舆情风险管理策略 |
| 8.1 网络舆情弹性风险管理策略实施的前提 |
| 8.2 弹性风险管理策略 |
| 8.2.1 区块链舆情弹性风险管理体系 |
| 8.2.2 区块链舆情情境监测及资源系统 |
| 8.2.3 区块链舆情弹性管理实施工程系统 |
| 8.2.4 区块链舆情弹性管理行动策略系统 |
| 8.3 智能合约管理策略 |
| 8.3.1 技术保障工程管理策略 |
| 8.3.2 舆情风险识别工程管理策略 |
| 8.3.3 舆情风险分析工程管理策略 |
| 8.3.4 舆情风险应对工程管理策略 |
| 8.4 区块链技术实施策略 |
| 8.4.1 转变舆情风险管理观念 |
| 8.4.2 推动区块链技术应用 |
| 8.4.3 加强政策和资金保障 |
| 8.4.4 提高管理人员信息素养 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间取得的主要研究成果 |
| 致谢 |
（4）社交网络中的隐私度量方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 基于单一因素的隐私度量方法 |
| 1.2.2 基于个人资料的隐私度量方法 |
| 1.2.3 基于用户所处网络环境的隐私度量方法 |
| 1.2.4 基于用户行为特征的隐私度量方法 |
| 1.2.5 图神经网络 |
| 1.2.6 少样本学习 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 预备工作 |
| 2.1 问题定义 |
| 2.2 数据集 |
| 2.3 符号表示 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于多个社交网络平台的隐私度量方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方法设计 |
| 3.2.1 提取难度 |
| 3.2.2 可获取度 |
| 3.2.3 可靠性 |
| 3.2.4 隐私意识 |
| 3.2.5 可见度 |
| 3.2.6 隐私度量值 |
| 3.3 实验评估 |
| 3.3.1 其他研究数据集验证 |
| 3.3.2 本文数据集验证 |
| 3.3.3 缓解用户身份链接隐私泄露的方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于图结构的隐私度量方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方法设计 |
| 4.2.1 结构相似度 |
| 4.2.2 属性相似度 |
| 4.2.3 整体相似度 |
| 4.2.4 隐私值计算 |
| 4.3 实验评估 |
| 4.3.1 结构相似度和整体相似度有效性验证 |
| 4.3.2 与其他隐私度量方法对比 |
| 4.3.3 借助隐私度量降低隐私泄露的方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于用户行为特征的隐私度量方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方法设计 |
| 5.2.1 时效性问题验证 |
| 5.2.2 行为亲密度和关系度 |
| 5.2.3 整体相似度和隐私值计算 |
| 5.3 实验评估 |
| 5.3.1 关系度有效性验证 |
| 5.3.2 本章隐私度量方法实验验证 |
| 5.3.3 与其他隐私度量方法对比 |
| 5.3.4 降低隐私泄露的方法验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于图卷积网络的隐私度量框架 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述及符号表示 |
| 6.3 框架设计 |
| 6.3.1 图卷积神经网络 |
| 6.3.2 简化图卷积神经网络 |
| 6.3.3 框架设计 |
| 6.4 实验评估 |
| 6.4.1 参数选择 |
| 6.4.2 准确度验证 |
| 6.4.3 与其他模型架构对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（5）eQTL数据处理与功能分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的目的与意义 |
| 1.2 相关背景知识 |
| 1.2.1 基因组相关概念 |
| 1.2.2 eQTL相关定义 |
| 1.2.3 eQTL相关数据 |
| 1.2.4 GWAS相关背景知识 |
| 1.3 研究现状概述 |
| 1.3.1 eQTL数据处理方法研究现状 |
| 1.3.2 eQTL功能分析方法研究现状 |
| 1.3.3 所存在的主要问题 |
| 1.4 本文的内容安排 |
| 第2章 多源异构eQTL数据清洗方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基因表达数据的清洗方法 |
| 2.2.1 多源异构基因表达数据处理与标准化 |
| 2.2.2 异常基因与样本检测与清洗 |
| 2.2.3 数据降噪与混淆因素校正 |
| 2.3 基因型数据的清洗方法 |
| 2.3.1 异常变异与样本检测与清洗 |
| 2.3.2 群体遗传结构分析与校正 |
| 2.3.3 芯片来源基因型数据推断 |
| 2.4 数据清洗后eQTL映射方法 |
| 2.5 实验结果与分析 |
| 2.5.1 数据集 |
| 2.5.2 eQTL数据清洗实验结果 |
| 2.5.3 eQTL映射结果与一致性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 缺失eQTL数据推断方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于多变量高斯分布的eQTL数据推断方法 |
| 3.2.1 多变量高斯分布及其条件概率分布 |
| 3.2.2 局部缺失eQTL统计量推断方法 |
| 3.2.3 全基因组缺失eQTL统计量推断方法 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 一般变异频率的缺失eQTL数据推断实验结果 |
| 3.3.2 较低变异频率的缺失eQTL数据推断实验结果 |
| 3.3.3 与基于隐马尔可夫模型的基因型推断框架的比较 |
| 3.3.4 基于单细胞测序的eQTL数据推断实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章eQTL调控网络构建与模体挖掘方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 eQTL中介效应分析与调控网络构建方法 |
| 4.2.1 基于置换检验的eQTL中介效应分析方法 |
| 4.2.2 基于优化置换检验的eQTL中介效应分析方法 |
| 4.2.3 整合eQTL中介效应的eQTL调控网络构建方法 |
| 4.3 基于启发式子图同构判别的eQTL调控网络模体挖掘方法 |
| 4.3.1 子图表示方法 |
| 4.3.2 子图枚举方法 |
| 4.3.3 子图同构判别方法 |
| 4.3.4 子图模式显着性检验 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 eQTL中介效应分析实验结果 |
| 4.4.2 eQTL调控网络构建实验结果 |
| 4.4.3 网络模体挖掘方法性能分析 |
| 4.4.4 eQTL调控网络模体挖掘实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 整合eQTL网络与多组学数据的疾病功能模块挖掘方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多组学数据与eQTL网络的整合方法 |
| 5.3 基于图表征学习的网络功能模块挖掘方法 |
| 5.3.1 网络特征提取 |
| 5.3.2 基于层次聚类的网络模块挖掘 |
| 5.3.3 疾病相关功能模块优先排序 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 网络模块挖掘性能评价指标 |
| 5.4.2 基于真实网络数据集的网络模块挖掘实验结果 |
| 5.4.3 基于模拟网络数据集的网络模块挖掘实验结果 |
| 5.4.4 疾病功能模块挖掘实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）网络市场渗透下的企业竞争与效率提升 ——特征事实与解释（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 学术意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究的主要内容与逻辑框架 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 可能的创新点与边际贡献 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 互联网对经济绩效的影响 |
| 2.1.1 互联网作为信息交流渠道影响经济绩效的文献 |
| 2.1.2 互联网作为商品交易平台影响经济绩效的文献 |
| 2.2 互联网对资源配置效率的影响 |
| 2.2.1 互联网作为信息交流渠道对资源配置效率的影响 |
| 2.2.2 互联网作为商品交易平台对资源配置效率的影响 |
| 2.3 互联网对企业创新的影响 |
| 2.3.1 互联网作为信息交流渠道对企业创新的影响 |
| 2.3.2 互联网作为商品交易平台对企业生产经营方式创新的影响 |
| 2.3.3 互联网作为商品交易平台对企业创新的影响 |
| 2.4 市场结构对资源配置效率的影响 |
| 2.5 企业规模对信息技术应用和创新的影响 |
| 2.5.1 企业规模对网络信息技术应用的影响 |
| 2.5.2 企业规模对企业创新行为的影响 |
| 2.6 相关文献评述与潜在研究空间 |
| 第三章 网络市场渗透与企业市场势力 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据和变量描述 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 变量描述 |
| 3.3 估计策略、逻辑及模型设定 |
| 3.3.1 企业成本加成率的估计 |
| 3.3.2 估计策略、逻辑及实证模型 |
| 3.4 实证结果 |
| 3.4.1 基础回归结果 |
| 3.4.2 进一步分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 网络销售、市场拓展与资源重配 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论框架 |
| 4.2.1 模型的基本设定 |
| 4.2.2 网络销售渠道与多区域市场进入 |
| 4.2.3 网络销售渠道对要素配置效率的改进 |
| 4.3 数据和模型 |
| 4.3.1 数据及变量 |
| 4.3.2 实证检验策略及模型设定 |
| 4.4 实证检验 |
| 4.4.1 生产函数及全要素生产率的估计 |
| 4.4.2 网络销售对多区域市场进入的结构性冲击 |
| 4.4.3 网络销售渠道对资源配置的结构性冲击 |
| 4.4.4 实证结论及解析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 网络销售、企业规模与R&D竞争 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论框架:一个基于创新锦标赛模型的解释 |
| 5.2.1 模型设定 |
| 5.2.2 比较静态分析 |
| 5.3 数据和模型 |
| 5.3.1 数据、变量和统计描述 |
| 5.3.2 估计策略和模型 |
| 5.4 实证检验 |
| 5.4.1 主要结果 |
| 5.4.2 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 网络销售渠道对企业创新影响的异质性分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 方法和数据 |
| 6.2.1 变量和数据 |
| 6.2.2 估计策略、方法和模型 |
| 6.3 实证结果及分析 |
| 6.3.1 主要结果 |
| 6.3.2 稳健性检验 |
| 6.3.3 进一步分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论、政策涵义及研究展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 政策涵义 |
| 7.2.1 提升市场竞争效率和营商环境的政策涵义 |
| 7.2.2 提升要素配置效率的政策涵义 |
| 7.2.3 提升企业创新活力的政策涵义 |
| 7.3 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的论文 |
（7）图上的归纳式神经元算子学习（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关研究现状 |
| 1.2.1 图表示学习的研究现状 |
| 1.2.2 图神经网络预训练研究现状 |
| 1.2.3 大图高介数节点识别研究现状 |
| 1.2.4 图最优攻击的研究现状 |
| 1.3 论文的组织结构 |
| 1.4 论文主要创新点 |
| 第二章 GRAINO学习框架 |
| 2.1 GRAINO结构设计 |
| 2.1.1 编码器 |
| 2.1.2 解码器 |
| 2.2 GRAINO的训练和测试 |
| 2.2.1 训练阶段 |
| 2.2.2 测试阶段 |
| 2.3 复杂度分析 |
| 2.3.1 时间复杂度 |
| 2.3.2 空间复杂度 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于GRAINO的图神经网络预训练 |
| 3.1 GNN预训练的挑战 |
| 3.1.1 为什么GNN需要预训练 |
| 3.1.2 GNN预训练的难点在哪里 |
| 3.2 GPT-GNN算子 |
| 3.2.1 整体框架 |
| 3.2.2 输入特征 |
| 3.2.3 编码器 |
| 3.2.4 解码器 |
| 3.2.5 训练算法 |
| 3.3 实验结果分析 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 结果分析 |
| 3.3.3 消融研究 |
| 3.3.4 实验结果小结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于GRAINO的大图高介数节点识别 |
| 4.1 节点介数的定义及计算 |
| 4.2 DrBC算子 |
| 4.2.1 编码器 |
| 4.2.2 解码器 |
| 4.2.3 训练算法 |
| 4.2.4 复杂度分析 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.3.1 案例分析:可视化表示向量 |
| 4.3.2 实验设置 |
| 4.3.3 模拟图数据的结果 |
| 4.3.4 真实图数据的结果 |
| 4.3.5 实验结果总结 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于GRAINO的图最优攻击 |
| 5.1 强化学习的基本概念 |
| 5.1.1 基本定义 |
| 5.1.2 状态和动作价值函数的贝尔曼方程 |
| 5.1.3 最优策略的构造 |
| 5.1.4 Q-learning和DQN |
| 5.2 问题定义与形式化建模 |
| 5.3 FINDER算子 |
| 5.3.1 整体描述 |
| 5.3.2 编码器 |
| 5.3.3 解码器 |
| 5.3.4 训练算法 |
| 5.3.5 测试阶段 |
| 5.3.6 复杂度分析 |
| 5.4 实验分析 |
| 5.4.1 实验设置 |
| 5.4.2 模拟图结果分析 |
| 5.4.3 真实网络结果分析 |
| 5.4.4 实验结果小结 |
| 5.5 讨论 |
| 5.5.1 算子有效性解释 |
| 5.5.2 和S2V-DQN的对比 |
| 5.5.3 在最小渗流问题中的应用 |
| 5.5.4 进一步提高算子效果的方法 |
| 5.5.5 算子在影响力最大化问题上的能力探索 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 下一步研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A 图最优攻击问题中ANC取值范围的证明 |
| 附录B 图最优攻击问题中批量选点策略对FINDER效果的影响 |
| 附录C 图最优攻击问题中全部真实网络的ANC曲线 |
| 附录D 图最优攻击问题中全部方法在全部测试图(模拟和真实)上的ANC数值及运行时间比较 |
（8）复杂系统智能建模算法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 人工智能发展简介 |
| 1.3 进化计算研究与发展 |
| 1.3.1 密母算法 |
| 1.3.2 多目标进化算法 |
| 1.4 模糊认知图理论基础 |
| 1.5 复杂网络 |
| 1.6 模糊认知图学习研究难点及现状 |
| 1.6.1 小规模模糊认知图学习方法 |
| 1.6.2 大规模模糊认知图学习方法 |
| 1.7 复杂网络重建问题研究难点及现状 |
| 1.7.1 基于压缩感知的网络重建方法 |
| 1.7.2 基于进化算法的网络重建方法 |
| 1.8 本文主要工作及结构安排 |
| 第二章 小波模糊认知图 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于实数编码遗传算法的FCM学习方法 |
| 2.3 小波模糊认知图 |
| 2.4 实验仿真及结果分析 |
| 2.4.1 人工数据和基因调控网络数据 |
| 2.4.2 性能指标 |
| 2.4.3 RCGA参数设置 |
| 2.4.4 参数对WFCM的影响 |
| 2.4.5 复杂系统建模实验结果 |
| 2.4.6 模式分类问题上的实验结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于压缩感知的大规模模糊认知图学习方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于压缩感知的模糊认知图学习 |
| 3.2.1 问题建模 |
| 3.2.2 CS-FCM |
| 3.2.3 复杂度分析 |
| 3.3 实验仿真及结果分析 |
| 3.3.1 收敛和稳定性分析 |
| 3.3.2 参数分析 |
| 3.3.3 小规模数据的实验结果 |
| 3.3.4 大规模数据的实验结果 |
| 3.3.5 响应序列的类型对CS-FCM的影响 |
| 3.3.6 基因调控网络数据的实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于LASSO的模糊认知图鲁棒学习方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于LASSO的FCM学习算法 |
| 4.3 实验仿真及结果分析 |
| 4.3.1 参数分析 |
| 4.3.2 LASSO_(FCM)和其他方法在人工数据集上的对比结果 |
| 4.3.3 LASSO_(FCM)在大规模人工数据集上的实验结果 |
| 4.3.4 LASSO_(FCM)在DREAM数据集上的实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于动态资源分配的大规模模糊认知图学习方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于动态资源分配的模糊认知图学习框架 |
| 5.2.1 HTMA-DRA算法框架 |
| 5.2.2 半阈值密母算法 |
| 5.3 实验仿真及结果分析 |
| 5.3.1 实验设置 |
| 5.3.2 验证DRA策略的有效性 |
| 5.3.3 HTMA-DRA与其他方法的对比结果 |
| 5.3.4 参数分析 |
| 5.3.5 在DREAM数据上的实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 在线大规模模糊认知图学习 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 在线模糊认知图学习算法 |
| 6.3 实验仿真及结果分析 |
| 6.3.1 OFCM和其他方法的实验结果 |
| 6.3.2 验证OFCM处理实时流数据的能力 |
| 6.3.3 参数分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 基于密母算法的复杂网络重建 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 相关背景 |
| 7.2.1 EG模型 |
| 7.2.2 RN模型 |
| 7.2.3 CN模型 |
| 7.2.4 网络重建模型 |
| 7.3 基于密母算法的复杂网络重建算法 |
| 7.3.1 初始化算子 |
| 7.3.2 局部搜索算子 |
| 7.3.3 校正算子 |
| 7.3.4 遗传算子 |
| 7.3.5 计算复杂度分析 |
| 7.4 实验仿真及结果分析 |
| 7.4.1 评价指标和参数设置 |
| 7.4.2 ST局部搜索算子对MAST-Net性能的影响 |
| 7.4.3 校正算子对MAST-Net性能的影响 |
| 7.4.4 参数分析 |
| 7.4.5 在真实网络上的实验结果 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 基于多目标进化算法的进化博弈网络重建 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 多目标EG网络重建模型 |
| 8.3 基于多目标进化算法的网络重建算法 |
| 8.3.1 基本框架 |
| 8.3.2 基于拐点的解选择策略 |
| 8.4 实验仿真及结果分析 |
| 8.4.1 性能指标与参数设置 |
| 8.4.2 验证初始化算子的有效性 |
| 8.4.3 验证拐点的存在性 |
| 8.4.4 MOEANet与LASSO的对比结果 |
| 8.4.5 MOEANet在真实网络上的实验结果 |
| 8.4.6 参数分析 |
| 8.4.7 实验讨论 |
| 8.5 本章小结 |
| 第九章 基于多目标进化算法的含社团结构复杂网络重建 |
| 9.1 引言 |
| 9.2 研究动机 |
| 9.3 多目标网络重建问题 |
| 9.4 基于社团结构的进化多目标网络重建框架 |
| 9.4.1 怎样从种群P中选择种群Q |
| 9.4.2 如何利用社团结构信息 |
| 9.4.3 讨论 |
| 9.5 实验仿真及结果分析 |
| 9.5.1 实验设置 |
| 9.5.2 CEMO-NR在多目标网络重建问题上的实验结果 |
| 9.5.3 CEMO-NR与对比算法的实验结果 |
| 9.5.4 参数分析 |
| 9.6 本章小结 |
| 第十章 在线大规模复杂网络重建 |
| 10.1 引言 |
| 10.2 在线网络重建算法 |
| 10.3 实验仿真及结果分析 |
| 10.3.1 实验设置 |
| 10.3.2 Online-NR和其他网络重建方法的实验结果 |
| 10.3.3 验证Online-NR处理实时流数据的能力 |
| 10.3.4 参数分析 |
| 10.4 本章小结 |
| 第十一章 基于多保真估计的分类优化方法 |
| 11.1 引言 |
| 11.2 问题定义 |
| 11.3 基于多保真度的分类优化算法 |
| 11.4 实验仿真及结果分析 |
| 11.4.1 实验设置 |
| 11.4.2 在人工例子上的实验结果 |
| 11.4.3 在真实例子上的实验结果 |
| 11.4.4 M对MF-CBO性能的影响 |
| 11.5 本章小结 |
| 第十二章 基于稀疏自编码和高阶模糊认知图的时间序列预测 |
| 12.1 引言 |
| 12.2 相关工作及研究动机 |
| 12.3 基于SAE和HFCM的时间序列预测模型 |
| 12.3.1 基于SAE的特征提取 |
| 12.3.2 基于HFCM的特征建模 |
| 12.3.3 SAE-FCM权重微调 |
| 12.4 实验仿真及结果分析 |
| 12.4.1 实验设置 |
| 12.4.2 对S&P 500时间序列的案例学习 |
| 12.4.3 SAE-FCM与其他方法的对比结果 |
| 12.4.4 参数分析 |
| 12.5 本章小结 |
| 第十三章 基于模糊认知图的进化博弈中隐藏玩家定位 |
| 13.1 引言 |
| 13.2 基于FCM的隐藏玩家定位算法 |
| 13.2.1 基本框架 |
| 13.2.2 基于模糊认知图的进化博弈建模 |
| 13.2.3 测量异常 |
| 13.3 实验仿真及结果分析 |
| 13.3.1 在巴西亚马逊地区的森林砍伐网络上的实验结果 |
| 13.3.2 在智慧管理控制系统网络上的实验结果 |
| 13.3.3 在移动支付系统网络上的实验结果 |
| 13.3.4 N_M对隐藏玩家鉴别算法性能的影响 |
| 13.4 本章小结 |
| 第十四章 总结与展望 |
| 14.1 本文工作总结 |
| 14.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）公共危机事件中用户社交网络卷入行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究缘起 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 问题提出 |
| 1.3.1 管理问题 |
| 1.3.2 研究问题 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.4.1 理论意义 |
| 1.4.2 实践意义 |
| 1.5 研究概念与范围界定 |
| 1.5.1 “公共危机事件”概念界定 |
| 1.5.2 “社交网络”概念界定 |
| 1.5.3 “社交网络卷入行为”概念界定 |
| 1.5.4 研究范围界定 |
| 1.6 研究方法 |
| 1.7 研究内容及结构安排 |
| 1.8 创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 公共危机管理中公众社交网络卷入效能 |
| 2.1.1 社交网络卷入的危机信息传播效能 |
| 2.1.2 社交网络卷入的危机决策支持效能 |
| 2.1.3 社交网络卷入的谣言对抗效能 |
| 2.1.4 社交网络卷入行为分类与效能评价 |
| 2.2 社交网络卷入决策影响机制 |
| 2.2.1 信息说服视阈下的影响机制 |
| 2.2.2 情绪感染视阈下的影响机制 |
| 2.2.3 心理认知视阈下的影响机制 |
| 2.2.4 社会环境视阈下的影响机制 |
| 2.3 公众卷入行为引导 |
| 2.3.1 基于危机沟通的卷入行为引导 |
| 2.3.2 基于心理应激状态的卷入行为引导 |
| 2.3.3 基于助推思维的卷入行为引导 |
| 2.4 对已有研究的总结 |
| 第三章 公共危机事件中用户社交网络卷入行为影响因素与作用机制探究 |
| 3.1 研究技术路线 |
| 3.2 理论基础与假设提出 |
| 3.2.1 启发式与系统式双系统信息加工理论(HSM) |
| 3.2.2 信息诉求理论 |
| 3.2.3 情绪理论 |
| 3.2.4 假设提出 |
| 3.3 研究设计 |
| 3.3.1 案例背景与数据收集 |
| 3.3.2 变量测量 |
| 3.3.3 模型设定 |
| 3.4 实证结果与假设验证 |
| 3.4.1 相关性分析 |
| 3.4.2 模型结果分析 |
| 3.4.3 稳健性检验一 |
| 3.4.4 稳健性检验二 |
| 3.4.5 稳健性检验三 |
| 3.5 本章小结 |
| 3.5.1 研究结论 |
| 3.5.2 理论贡献 |
| 3.5.3 实践建议 |
| 第四章 公共危机事件中基于不同社交网络情境的用户良性社交网络卷入行为形成路径研究 |
| 4.1 研究技术路线 |
| 4.2 理论基础与假设提出 |
| 4.2.1 社会促进理论 |
| 4.2.2 微博与微信 |
| 4.2.3 谣言对抗行为动机 |
| 4.2.4 假设提出 |
| 4.3 研究设计 |
| 4.3.1 研究方法与流程 |
| 4.3.2 案例背景 |
| 4.3.3 问卷设计与变量测量 |
| 4.3.4 样本数据收集 |
| 4.4 定性比较分析与结果 |
| 4.4.1 信度与效度检验 |
| 4.4.2 数据校准 |
| 4.4.3 真值表构建 |
| 4.4.4 必要条件分析 |
| 4.4.5 条件组合分析 |
| 4.4.6 核心和辅助要素归纳分析 |
| 4.4.7 反向结果补充分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 4.5.1 研究结论 |
| 4.5.2 理论贡献 |
| 4.5.3 实践建议 |
| 第五章 公共危机事件中政府助推策略对用户良性社交网络卷入行为的影响研究 |
| 5.1 研究技术路线 |
| 5.2 理论基础与假设提出 |
| 5.2.1 助推理论 |
| 5.2.2 认知风格 |
| 5.2.3 假设提出 |
| 5.3 研究设计 |
| 5.3.1 研究方法与流程 |
| 5.3.2 实验目标 |
| 5.3.3 助推情境选取与预实验 |
| 5.3.4 实验设计和实验操纵 |
| 5.4 助推策略效果评估与假设检验 |
| 5.4.1 信度检验 |
| 5.4.2 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 5.5.1 研究结论 |
| 5.5.2 理论贡献 |
| 5.5.3 实践建议 |
| 第六章 公共危机事件中基于政府助推干预的用户社交网络卷入状态转移模型与仿真研究 |
| 6.1 研究技术路线 |
| 6.2 理论基础 |
| 6.2.1 传染病模型 |
| 6.2.2 卷入者角色:倡导者、支持者与扩散者 |
| 6.2.3 公众心理应激反应 |
| 6.3 模型构建与分析 |
| 6.3.1 用户社交网络卷入状态转移模型 |
| 6.3.2 政府助推干预下的用户社交网络卷入状态转移模型 |
| 6.3.3 平衡点及其稳定性分析 |
| 6.4 模型仿真与控制 |
| 6.4.1 研究方法与流程 |
| 6.4.2 案例选取与卷入者特征 |
| 6.4.3 情境模拟与基准模型设定 |
| 6.4.4 政府助推干预下的社交网络用户卷入状态分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 6.5.1 研究结论 |
| 6.5.2 理论贡献 |
| 6.5.3 实践建议 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要工作与成果回顾 |
| 7.1.1 研究主要工作之一: 卷入行为感知层研究 |
| 7.1.2 研究主要工作之二: 卷入行为理解层研究 |
| 7.1.3 研究主要工作之三: 卷入行为引导层研究(微观视角) |
| 7.1.4 研究主要工作之四: 卷入行为引导层研究(宏观视角) |
| 7.2 研究局限与未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 基于不同社交网络情境的谣言对抗行为研究调查问卷 |
| 附录2 大脑半球偏好测试题项 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（10）双向优先选择视角社交网络拓扑演化与信息交互研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.5 论文的主要创新点 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 网络的概念 |
| 2.2 网络的分类 |
| 2.3 网络的表示及拓扑性质 |
| 2.4 网络模型 |
| 2.5 社交网络中双向选择模型及信息传播模型 |
| 第3章 社交网络中幂律度分布多样性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实证数据分析 |
| 3.3 机制分析和模型建立 |
| 3.4 模型解析和模型仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 帕累托财富分布驱动的社交网络演化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实证数据分析 |
| 4.3 机制分析和模型建立 |
| 4.4 模型解析和模型仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于双向优先选择模型的社交网络度同配性演化研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实证数据分析 |
| 5.3 机制分析和模型构建 |
| 5.4 模型解析和模型仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于双向优先选择模型的社交网络信息交互研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 实证数据分析 |
| 6.3 机制分析和模型构建 |
| 6.4 模型解析和模型仿真 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所获得的相关科研成果 |
| 致谢 |
四、在网络上成功de九个途径（论文参考文献）
- [1]基于文化视角的中西文化遗产管理比较研究[D]. 高洁. 山东大学, 2021(11)
- [2]单纯复形上的竞争传播动力学[D]. 李文尧. 四川大学, 2021(02)
- [3]区块链环境下网络舆情传播及风险管理研究[D]. 郭苏琳. 吉林大学, 2020(03)
- [4]社交网络中的隐私度量方法研究[D]. 李雪峰. 北京邮电大学, 2020(01)
- [5]eQTL数据处理与功能分析方法研究[D]. 汪涛. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [6]网络市场渗透下的企业竞争与效率提升 ——特征事实与解释[D]. 李斌. 上海交通大学, 2020(01)
- [7]图上的归纳式神经元算子学习[D]. 范长俊. 国防科技大学, 2020(01)
- [8]复杂系统智能建模算法及其应用研究[D]. 吴凯. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [9]公共危机事件中用户社交网络卷入行为研究[D]. 刘嘉琪. 北京邮电大学, 2020
- [10]双向优先选择视角社交网络拓扑演化与信息交互研究[D]. 许小婷. 江苏科技大学, 2020(03)