第1章 绪论
1．1 研究背景与问题提出
1．1．1 研究背景
1．1．2 问题的提出
1．2 研究的目的与意义
1．2．1 研究的目的
1．2．2 研究的意义
1．3 国内外研究现状及评述
1．3．1 突发危机事件演化研究现状及评述
1．3．2 微博信息传播影响因素研究现状及评述
1．3．3 网络社交媒体信息传播预测研究现状及评述
1．4 研究内容、研究方法与技术路线
1．4．1 研究内容
1．4．2 研究方法
1．4．3 技术路线
第2章 网络舆情传播预测方法对比研究
2．1 通过建立社会网络模型进行网络舆情信息传播预测
2．1．1 社会网络传播特性
2．1．2 “问题胶囊”事件网络舆情传播的社会网络分析
2．2 通过建立动力学模型进行网络舆情信息传播预测
2．2．1 系统动力学研究
2．2．2 将系统动力学引入危机演化研究的可行性实施方案
2．3 基于网络群体行为的图模式进行网络舆情信息传播预测
2．3．1 图的基本理论
2．3．2 图的基本结构
2．4 基于机器学习算法构建的预测模型进行网络舆情信息传播预测
2．4．1 数据挖掘的基本概念
2．4．2 数据挖掘的特点
2．4．3 数据挖掘的步骤
2．4．4 本书涉及的主要数据挖掘方法
第3章 突发公共事件网络舆情趋势的影响因素分析
3．1 理论基础
3．1．1 双处理理论模型
3．1．2 劝说理论
3．1．3 社会影响相关理论
3．2 基于双处理理论模型的网络舆情趋势影响因素
3．2．1 研究模型的提出
3．2．2 影响网络舆情趋势的微博内容特征
3．2．3 影响网络舆情趋势的微博作者特征
3．2．4 影响网络舆情趋势的微博社会影响特征
3．3 突发公共事件网络舆情趋势影响因素的贡献度分析
3．3．1 数据描述
3．3．2 基于信息增益的影响因素选择方法
3．3．3 影响网络舆情趋势的微博特征值测量
3．3．4 结果
3．3．5 结果分析
3．4 应用建议
3．5 本章小结
第4章 基于粗糙集理论的影响网络舆情趋势的微博特征约简
4．1 粗糙集理论及其在本书中的应用
4．1．1 粗糙集基本思想及对本书的适用性
4．1．2 粗糙集的基本概念与微博特征的粗糙集描述
4．1．3 粗糙集微博特征约简
4．1．4 粗糙集网络舆情热点微博决策规则的发现
4．2 影响网络舆情趋势微博特征的粗糙集约简实验研究
4．2．1 实验数据及数据预处理
4．2．2 粗糙集微博特征约简结果与评估
4．2．3 网络舆情热点微博的粗糙集决策规则
4．3 本章小结
第5章 突发公共事件网络舆情趋势预测的集成分类模型及实证研究
5．1 集成分类方法及其在本书中的应用分析
5．1．1 集成分类方法的主要思想
5．1．2 构建集成分类模型的方法
5．2 网络舆情趋势预测的集成分类模型构建
5．3 突发公共事件网络舆情趋势预测实证研究
5．3．1 实验处理
5．3．2 集成分类模型预测结果
5．3．3 对比实验
5．3．4 实验结果分析
5．4 突发公共事件网络舆情趋势预i贝0的管理建议
5．5 本章小结
结论
参考文献
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