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致谢
摘要
图目录
表目录
1 绪论
1.1 问题的提出
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究问题
1.1.3 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 在线社交网络用户连续性行为研究
1.2.2 贝叶斯统计决策理论及模型研究
1.3 研究内容
1.4 研究方法与技术路线
1.5 论文结构安排
2 文献综述
2.1 客户生命价值理论
2.1.1 客户生命价值
2.1.2 生命价值理论的应用
2.2 社会影响理论
2.2.1 创新扩散
2.2.2 社会影响
2.3 动态学习理论
2.3.1 学习理论
2.3.2 动态学习模型
2.4 贝叶斯决策理论
2.4.1 层级贝叶斯模型
2.4.2 马尔科夫蒙特卡洛模拟
2.5 总体评述
3 个体连续行为的基本特征研究——客户生命价值视角
3.1 实证背景
3.2 模型构建与参数估计
3.3 实证结果
3.3.1 数据处理
3.3.2 用户聚类
3.3.3 参数估计
3.3.4 条件期望计算
3.4 研究结论和意义
3.5 本章小结
4 社交网络中多个体行为的相互影响研究——社会影响视角
4.1 实证背景
4.2 模型构建与参数估计
4.2.1 截面数据模型
4.2.2 面板数据模型
4.3 实证结果
4.3.1 解释性结果
4.3.2 预测评估
4.3.3 鲁棒性检查
4.4 研究结论和意义
4.5 本章小结
5 双边市场中多角色个体行为的动态构建过程研究——动态学习视角
5.1 实证背景
5.2 模型构建与参数估计
5.2.1 内容消费行为建模
5.2.2 内容创造行为建模
5.3 实证结果
5.3.1 数据描述和统计
5.3.2 模型识别和估计
5.3.3 估计结果
5.3.4 反事实分析
5.4 研究结论和意义
5.5 本章小结
6 总体结论与展望
6.1 研究结论
6.2 理论创新和贡献
6.3 方法创新和贡献
6.4 实践创新和贡献
6.5 研究局限与展望
6.5.1 研究局限
6.5.2 未来展望
参考文献
附录
作者简历及主要科研成果