基于创新扩散理论的微博话题演进研究
发布时间：2022-07-27 17:39
在科学技术不断发展和进步的今天,人们的通讯方式也出现了日新月异的变化,网络成为了人们日常生活中不可或缺的重要组成部分,从而促进了人们通讯方式的改变,互联网作为一种新式传播工具逐渐取代了传统媒体在人们日常生活中发挥的作用,成为必不可少的信息传播工具之一,人们通过互联网可以快速、高效、便捷的获取想要的以及感兴趣的信息。互联网蓬勃发展的十几年来,互联网参与用户不断增多,这为互联网的发展提出了更高的要求促使了互联网平台的出现以及即时通讯的出现不断地完善网络用户的需求,以论坛,博客等为代表的新型互联网平台的问世后更是对其的飞速发展产生了强大的推动作用,因此,互联网的形式也在发生着很大的变化,催生了web 2.0时代的到来。其中微博作为Web 2.0时代的信息化交流平台代表之一,它具有“开放性、即时性”的特征,微博的单向关注的微博用户互动方式使得微博信息以点为中心辐射其影响面积,不仅改变了互联网用户之间的信息传播的方式,而且加快了互联网信息的传播速度。人们在微博平台中可以不限时间不限空间地发布微博信息到自己的微博平台中,随时随地的分享新鲜事,与此同时,大量的品牌商家也运用微博平台对自己的产品进行宣...
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
六度分离理论示意图
无尺度网络形成示意图
创新扩散理论接受人群变化示意图
【参考文献】：
期刊论文
[1]产学研协同创新团队内部知识转移影响因素模型分析[J]. 刘春艳,马海群. 图书情报工作. 2017(19)
[2]微博信息传播模型及其演化研究综述[J]. 崔金栋,郑鹊,孙硕. 图书馆论坛. 2018(01)
[3]Accurate and efficient exploit capture and classification[J]. Yu DING,Tao WEI,Hui XUE,Yulong ZHANG,Chao ZHANG,Xinhui HAN. Science China（Information Sciences）. 2017(05)
[4]我国网络舆情预测研究综述[J]. 游丹丹,陈福集. 情报科学. 2016(12)
[5]基于社交关系的微博主题情感挖掘[J]. 黄发良,于戈,张继连,李超雄,元昌安,卢景丽. 软件学报. 2017(03)
[6]基于微博的时空事件识别研究[J]. 郑喆君,金蓓弘,崔艳玲. 计算机科学. 2016(10)
[7]体育热点事件微传播特质研究——基于微博传播关键节点的实证分析[J]. 卢兴. 上海体育学院学报. 2016(04)
[8]新浪微博信息传播的影响因素分析与效果预测[J]. 柯赟. 现代情报. 2016(03)
[9]Robust interactive image segmentation via graph-based manifold ranking[J]. Hong Li,Wen Wu,Enhua Wu. Computational Visual Media. 2015(03)
[10]基于主题相关性和时间因素的改进PageRank算法[J]. 耿瑞,李石君,尹为民. 微电子学与计算机. 2015(08)
博士论文
[1]基于复杂网络的微博信息传播研究[D]. 田占伟.哈尔滨工业大学 2012
硕士论文
[1]基于创新扩散理论的设计类微信公众号研究[D]. 高浩中.深圳大学 2017
[2]框架理论视阈下的印巴媒体涉华报道对比研究[D]. 刘文.大连理工大学 2016
[3]基于传染病模型的情绪传播机制与影响因素的研究[D]. 刘莹莹.江苏大学 2016
[4]我国政策创新扩散的现状与影响因素研究[D]. 黄术峰.重庆大学 2016
[5]微博突发事件网络舆情规律与预测方法研究[D]. 翟劼.大连理工大学 2016
[6]基于复杂社会网络的初始种子用户对创新扩散的影响研究[D]. 吴靖.西南交通大学 2015
[7]基于创新扩散理论的微旅游扩散和采用影响因子研究[D]. 罗令.天津师范大学 2015
[8]基于网络舆情数据的用户属性及事件情感分析[D]. 王欣芝.上海大学 2015
[9]基于中文微博的热点事件情感倾向分析[D]. 王潇天.北京邮电大学 2015
[10]创新扩散理论下的微信扩散和使用影响因子分析[D]. 田甜.安徽大学 2014
本文编号：3665891
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
六度分离理论示意图
无尺度网络形成示意图
创新扩散理论接受人群变化示意图
【参考文献】：
期刊论文
[1]产学研协同创新团队内部知识转移影响因素模型分析[J]. 刘春艳,马海群. 图书情报工作. 2017(19)
[2]微博信息传播模型及其演化研究综述[J]. 崔金栋,郑鹊,孙硕. 图书馆论坛. 2018(01)
[3]Accurate and efficient exploit capture and classification[J]. Yu DING,Tao WEI,Hui XUE,Yulong ZHANG,Chao ZHANG,Xinhui HAN. Science China（Information Sciences）. 2017(05)
[4]我国网络舆情预测研究综述[J]. 游丹丹,陈福集. 情报科学. 2016(12)
[5]基于社交关系的微博主题情感挖掘[J]. 黄发良,于戈,张继连,李超雄,元昌安,卢景丽. 软件学报. 2017(03)
[6]基于微博的时空事件识别研究[J]. 郑喆君,金蓓弘,崔艳玲. 计算机科学. 2016(10)
[7]体育热点事件微传播特质研究——基于微博传播关键节点的实证分析[J]. 卢兴. 上海体育学院学报. 2016(04)
[8]新浪微博信息传播的影响因素分析与效果预测[J]. 柯赟. 现代情报. 2016(03)
[9]Robust interactive image segmentation via graph-based manifold ranking[J]. Hong Li,Wen Wu,Enhua Wu. Computational Visual Media. 2015(03)
[10]基于主题相关性和时间因素的改进PageRank算法[J]. 耿瑞,李石君,尹为民. 微电子学与计算机. 2015(08)
博士论文
[1]基于复杂网络的微博信息传播研究[D]. 田占伟.哈尔滨工业大学 2012
硕士论文
[1]基于创新扩散理论的设计类微信公众号研究[D]. 高浩中.深圳大学 2017
[2]框架理论视阈下的印巴媒体涉华报道对比研究[D]. 刘文.大连理工大学 2016
[3]基于传染病模型的情绪传播机制与影响因素的研究[D]. 刘莹莹.江苏大学 2016
[4]我国政策创新扩散的现状与影响因素研究[D]. 黄术峰.重庆大学 2016
[5]微博突发事件网络舆情规律与预测方法研究[D]. 翟劼.大连理工大学 2016
[6]基于复杂社会网络的初始种子用户对创新扩散的影响研究[D]. 吴靖.西南交通大学 2015
[7]基于创新扩散理论的微旅游扩散和采用影响因子研究[D]. 罗令.天津师范大学 2015
[8]基于网络舆情数据的用户属性及事件情感分析[D]. 王欣芝.上海大学 2015
[9]基于中文微博的热点事件情感倾向分析[D]. 王潇天.北京邮电大学 2015
[10]创新扩散理论下的微信扩散和使用影响因子分析[D]. 田甜.安徽大学 2014
本文编号：3665891
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