导读:本文包含了网络信息流论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:百度指数,旅游信息流,城市空间网络
网络信息流论文文献综述
周慧玲,许春晓[1]（2019）在《中国城市旅游信息流空间网络结构特征分析》一文中研究指出文章利用百度指数,基于复杂网络分析方法,揭示中国城市旅游信息流空间网络结构特征,探索调控策略,现实意义和理论价值重大。立足于"点""线""面"叁个方面,对网络进行点强度、点度、异质性、互惠性、模块性、紧密性、集聚性、通达性和层级性分析后可知,中国城市旅游信息流空间网络主要是由我国东南半壁有关城市所编织,连接上具有空间跳跃性、多中心极核、层级明显、结构相对稳定的复杂网络。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年20期）
李艳[2]（2019）在《反身性视角下城市群信息流空间建构与网络韧性——基于长叁角百度用户热点搜索的分析》一文中研究指出本文基于百度指数,集成网络联系强度、网络复杂性、Circos弦图等研究方法,尝试基于个体搜索行动对实体地理空间与虚拟信息空间进行跨尺度认知,在反身性视角下诠释长叁角信息流空间建构,对长叁角信息流空间网络韧性进行评估,主要结果如下:(1)节点等级性与密度集聚性分析表明,长叁角区域信息流空间具有较高的网络韧性,总体呈现"一极多中心"格局,密度呈显着非均衡性。(2)层级传输性与流向匹配性分析结果显示,一方面,旅游相较于房价、天气、人才的网络层级性更高、层级性优势突出;另一方面,上海、杭州、苏州、南京、宁波在长叁角信息流空间中占据较高层级,其中,上海、杭州与苏州是双向信息流动的最重要节点。(3)反身性视角展示了从个人行动到虚拟信息空间并反身至实体地理空间的一种跨尺度地理空间认知方法,对其网络韧性的分析表明个人行动相对于区域网络结构与区域网络结构韧性是具有地域反身性的,通过反身性视角建立个人—区域的跨尺度空间关联,有助于展示个人行动变化与区域空间变化的互馈。将网络韧性分析作为探索适应区域快速变化的地理空间认知的尝试,为国家及区域治理与决策提供参考。(本文来源于《2019城市发展与规划论文集》期刊2019-08-27）
林承园[3]（2019）在《信息流空间、流动空间与网络社会:卡斯特对新马克思主义空间理论的研究与发展》一文中研究指出卡斯特提出的空间理论对于日新月异的互联网时代具有很强的现实意义。其空间理论包括:叁种空间的新形式(信息流空间、流动空间和网络空间),城市问题与城市社会学,城市规划与城市政治。卡斯特空间理论的政治经济学逻辑包括:生产力层面上新变革产生信息流空间与流动空间;生产关系层面上新的城市形式,霸权阶级和新劳工形式;上层建筑层面上政治、文化、艺术上的新变化。(本文来源于《理论月刊》期刊2019年07期）
盛权为[4]（2019）在《网络信息流中虚拟网络映射算法研究》一文中研究指出在保证目标性能的基础上,为了提升网络中可同时进行优化处理的目标数量,建立网络信息流中的虚拟网络映射算法。在底层信息网络中,按照资源信息节点的映射能力进行物理排序,建立信息流的分配评价标准,完成网络信息流中的映射资源分配处理;通过描述虚拟网络的方式定义PSO映射算子,并以此为标准分析虚拟网络的全局映射能力,实现网络信息流中虚拟网络映射算法。实验结果表明,应用虚拟映射算法后,网络目标性能参数最大值超过1.40,单位时间内优化处理的目标数量接近9.80×10~(13)T,传统算法中存在的问题得到有效解决。(本文来源于《西安工程大学学报》期刊2019年03期）
邱坚坚,刘毅华,陈浩然,高枫[5]（2019）在《流空间视角下的粤港澳大湾区空间网络格局——基于信息流与交通流的对比分析》一文中研究指出时空压缩背景下,城市间的空间作用转向关注要素联系视角,动态流空间主导着区域空间网络的新格局。文章从信息流和交通流出发,借助测度修正、空间计量、社会网络分析等方法,从内部与外部联系两个维度对粤港澳大湾区的网络结构特征进行识别与分析。结果发现:①湾区内部联系网络呈现以广深为双核心的结构,佛、莞、珠的中心性地位较突出,其中信息流格局具有沿东岸"弧形"轴线分布的特征,网络体系兼具多中心性和扁平性,而交通流则呈"N"字型沿中部延伸,等级性功能联系较明显;②香港是湾区外部联系网络的枢纽,深、广、澳为核心节点,区域格局深受全球非局域中心联系的影响,但整体的交通外部联系较为匮乏;③湾区综合网络格局以叁大枢纽为核心,但制度差异下的空间融合联系受到地方化及地缘偏向的约束,对等级关系有一定的依赖,结构上存在主导性缺失。(本文来源于《经济地理》期刊2019年06期）
李宁[6]（2019）在《基于交通流和信息流的城市网络空间结构对比研究》一文中研究指出交通方式的便利化与信息网络的覆盖化为城市之间的交流提供了基础和动力,城市之间通过商品、人员、资金、信息等多种方式表现各个城市之间的网络化联系特征,城市之间的时间距离大为缩短,区域联系版图也发生着深刻的变化。城市是区域的经济、政治和文化中心,城市在自身高速发展的同时与地域上相邻或相近的城市产生了越来越紧密的联系,各个城市规模不等、职能各异共同组成了具有一定空间组织结构的区域网络模式。以我国地级及以上行政区域的城市为研究对象,选取两两城市之间的铁路班次数据和百度指数的用户关注度数据来表征城市之间的交通流和信息流,综合运用空间网络分析方法、中心性分析方法、结构洞分析方法、核心-边缘分析方法、社区网络发现算法,采用交通流和信息流对比研究中国城市网络的基本特征与空间组织模式,考虑双视角下城市之间的基本特征与组织模式不尽相同,论文对双视角下的城市网络层级特征、城市网络节点特征及局部特征进行分析,探讨双视角下的中国城市网络空间结构。主要得出以下结论:基于交通流的中国城市网络中,城市之间联系的轴带性特征比较明显,主要呈现出“四纵四横”的网络格局特征,较高的城市节点等级主要分布在交通枢纽的中心位置且呈现出较为明显的“富人俱乐部”现象。基于信息流的中国城市网络中,城市之间的联系更加密切和复杂,主要呈现出以京津冀地区的北京,关中地区的西安,成渝地区的成都和重庆,珠叁角地区的广州和深圳,长叁角地区的南京、苏州、杭州和上海以及中部地区的郑州、武汉等城市之间呈现出“菱形”的网络格局特征,较高的城市节点等级主要分布在国家一线城市和新一线城市,也呈现出较强的“富人俱乐部”现象。基于交通流的区域组织内部的各个城市中,主要呈现出以主要交通干线为主的社区结构,5种类型的网络发育模式之间的差距较大,不同类型的网络发育模式内部城市之间的差异相对较小,有核心的网络发育模式社区数量与无核心的网络发育模式社区数量相差不大。基于信息流的社区结构对省级行政区划有较强的识别作用,主要呈现出省级行政区域内部城市之间稳定的联系,5种类型的网络发育模式中,单核心和无核心的网络发育模式社区数量相对较多,双核心和多核心的网络发育模式社区数量相对较少。(本文来源于《河南大学》期刊2019-06-01）
段献,黄军林,陈健[7]（2019）在《信息流视角下长株潭城市群关系网络特征辨析及规划启示——基于百度指数的分析》一文中研究指出以长株潭城市群为研究区域,构建基于2015～2017年城市群内各城市间的百度搜索指数信息流网络,探讨城市群的空间网络特征及其时空演变,发现其关系网络呈现两大主要特征:一是"点—轴"结构明显:城市核心网络以长沙为中心点,长―株、长―岳、长―衡、长―常为主轴,呈"Y"型分布;二是"核心―外围"趋势强化:长沙市是强控制力和强主导型城市,益阳市、娄底市其城市控制力和主导性呈现逐年下降的趋势,且城市的离散程度不断增大,城市间不均衡程度呈逐年上升趋势。研究对规划的启示在于:在城市群空间组织的研究与规划中,应关注城市间关联的内涵,通过多视角、多层次、多维度对城市群空间关系进行定量分析与定性辨析,以构建一个更加立体、更加系统、更加开放的"网络化"城市群。(本文来源于《城市学刊》期刊2019年03期）
康洋鸣[8]（2019）在《基于百度信息流的中原城市群城市网络结构研究》一文中研究指出由于城市化进程的加快与信息化的飞速发展,城市群已成为我国经济发展格局中最为活跃、潜力最大的枢纽区域,对城市群内部城市网络进行研究已成为区域研究热点问题。城市群是国家工业化、城镇化推进到高级发展阶段所产生具有高度一体化特点的城市群体,城市群的形成发育是各城市之间由竟争变为竟合,遵循自然发展规律的漫长自然过程。我国城镇化取得了显着成果,且正处在新型城镇化转型发展的新阶段。在全面协调发展理念下,我国城镇化进程即将脱离城镇化中期发展阶段继而进入城镇化后期,由快速城镇化转变为缓慢高质量发展。清楚认识我国城镇化现状与发展趋势,顺应城镇化发展的一般规律,推动和支持我国城市群建设,一方面能够对我国城市群健康协调发展提供内在动力,另一方面也是为全球其他国家城市群发展建设提供可供参考借鉴的模板。中原城市群位于我国中部,连接东部发达地区与西部广阔腹地,人口稠密,航空、铁路、公路线路四通八达,是我国承接东部产业转移、西部资源输出的纽带,是带动中部崛起的高地与先锋,正在发展成为带动我国中西部地区发展的核心增长极。本文选取中原城市群30个城市为研究对象,利用互联网分别获取2011年、2014年、2017年叁个时间截面百度指数,分别建立起2011年、2014年、2017年中原城市群百度指数矩阵,计算出中原城市群各城市百度指数信息流总量、信息流相对强度、点度中心度等数据指标,对中原城市群内部城市网络层级变化进行分析;在流空间视角下,利用社会网络分析方法分析叁个时间截面中原城市群动态城市网络特征;通过筛选解释变量构建多元线性回归方程,探寻中原城市群城市网络的影响因素,主要得出以下结论:(1)通过观察对比2011年、2014年、2017年中原城市群内城市间两两组成的信息流联系对,发现中原城市群信息联系以极化明显的中低联系强度逐渐向多极均衡的中高联系强度转变。可见近年来随着信息化的推进,中原城市群城市网络呈稳定增长态势。分析中原城市群各城市信息流总量、点度中心度等指标的动态变化特征,发现中原城市群信息流总量与中心度呈大幅稳定增长趋势,表明城市群内部城市之间信息联系愈发密集,城市网络愈发复杂,在一定程度上反映出该区域经济社会发展的总体趋势。(2)应用自然断裂法划分网络层级,发现中原城市群网络层级由金字塔型向纺锤型逐渐演变。由2011年“1+1+5+10+12”分布模式发展到2014年“1+1+3+13+11”分布模式,2017年已经呈现“1+2+13+9+6”布局模式。第二、叁层级得到显着扩容,第四、五层级显着收缩,说明各城市之间交流联系日趋密切,城市网络由松散型逐步发展成为紧密型。城市联合为整体发展的趋势越加明显,更高的联系频次以及更高级的联系手段使城市群城市网络覆盖面不断扩大,城市节点数量增多,节点所拥有和散发的能量越发强劲。(3)利用社会网络分析方法(SNA)得到叁个时间截面中原城市群骨架网络与主干网络,分析中原城市群城市网络结构在叁个时间截面内的动态变化,发现中原城市群城市网络呈“单核多节点,轴线放射状发展”结构。郑州市城市网络核心地位越来越突出,洛阳、商丘、南阳、安阳-邯郸、信阳、周口-阜阳、濮阳-聊城等城市(城市组团)已经成为中原城市群信息网络骨架中的重要节点。中原城市群南北方向以京广线为发展主轴;东西方向以陇海线为发展主轴;东北-西南方向以郑济、郑万线为发展主轴。可见随着新型高速交通、通讯方式的发展进步,空间距离的限制性正在逐渐消除,“流空间”理论中城市的节点属性越发显现,城市能力的大小由其在城市网络中节点重要性决定。(4)通过多元线性回归方程发现中原城市群城市网络主要受地区生产总值、市辖区建成区面积、年末常住人口数叁个因素作用,在多种因素共同作用下,地区生产总值的作用程度大于市辖区建成区面积,市辖区建成区面积的作用程度大于年末常住人口数。除此之外,城市的职能与行政区划地位、时间截面区间内城市区域发生的特殊事件以及历史底蕴文化等不可具体量化的定性因素也对城市网络具有一定作用。(本文来源于《河南财经政法大学》期刊2019-05-01）
张倩[9]（2019）在《基于地理探测器的长江中游城市群信息流网络结构演变影响因素研究》一文中研究指出随着互联网的发展、移动通信技术进步以及宽带网络的覆盖,大量的信息流在城市间流动,城市间联系变得便捷、快速和复杂。城市群是地区中最具活力的区域,是地区信息流密集区域。城市间的信息流动打破了城市群固化的等级体系和规模空间分布,重塑城市群的空间结构,同时也对城市群发展提出了新的要求。“中部崛起”和“一带一路”等国家战略的提出使得长江中游城市群获得良好的发展机遇,甚至极有可能成为国家新的发展引擎和核心增长极。近年来长江中游城市群发展最为迅猛,是典型的信息流网络结构演变剧烈的区域。因此,探究长江中游城市群信息流网络结构演变及其影响因素,一方面有利于互联网地理、网络信息空间研究的理论实践,另一方面也为规划长江中游城市群的发展提供了科学依据。本文以2011年、2017年中国长江中游城市群各城市间百度搜索指数为基础数据,利用Ucient软件从信息流网络整体特征、中心性分析和凝聚子群分析叁个方面研究城市群信息流网络结构演变。同时获取城市群各城市的需求图谱,通过NLPIR(大数据搜索与挖掘共享平台)进行文本分类,从而构建信息流网络结构演变影响因素指标体系。基于此,本文以城市群信息流网络结构衡量指标为因变量,以影响因素指标作为自变量,运用地理探测器的因子探测、交互探测、生态探测和风险探测四个模块,全面分析长江中游城市群信息流网络结构演变的影响因素。得到以下结论:(1)长江中游城市群各城市间信息联系不断增强,城市群信息流网络化趋势明显,逐渐形成“多中心网络”结构,城市群由以叁大省会城市为中心的信息生产网络向信息生产与消费一体化网络发展;城市间信息交换更加便捷,城市信息网络联通性增强,武汉、长沙、南昌在区域中的信息联通能力一直居于首位且不断增强;城市群内小团体集聚现象明显,基本形成四大次级子群,但子群内部成员年际变化大,逐渐打破行政界线,呈现跳跃式凝聚子群。(2)对于长江中游城市群整体而言,影响信息流网络结构的主导因素存在年际差异,2011年长江中游城市群信息流网络结构较为简单,影响信息流生产和消费网络的主导因素大体一致,主要是城市中心实力、网络传播水平等城市背景因素,2017年长江中游城市群信息流生产和消费网络不对称,网络传播水平、住房水平等城市功能因素是影响信息生产网络的主导因素,城市经济发展机会、中心实力是影响信息消费网络的主要因素;各影响因子间交互耦合共同决定着城市群信息流网络结构的形成和演变,两两指标对城市群信总流网络形成的作用强度大于单个指标对信息流网络形成的影响,城市群信息流网络结构的各影响因素间交互作用为非线性增强和双因子增强;不同因素对城市群信息流网络空间分布的作用机制不同,各主导因素对于长江中游城市群信息流网络结构影响不存在显着性差异,而主导因素对其影响与次要因素存在显着性差异;主导影响因子内部不同程度分区间存在显着性差异,主导因素对于以叁大省会城市为主的中心城市影响大于外围城市。(3)影响长江中游城市群各城市信息流强度区域差异的主要因素年际变化大,且不同次级子群之间影响信息流总量的主要因素不同;按照子群对城市信息流强度进行地理区域探测,不同子群区域信息流强度形成机制存在明显不同,按照地理探测结果可以将子群划分不同信息约束类型。(本文来源于《华中师范大学》期刊2019-04-01）
张宏乔[10]（2019）在《基于信息流的中原城市群城市网络空间特征及演化分析》一文中研究指出以百度指数表征信息流,运用社会网络分析法研究2011—2016年中原城市群城市网络的空间特征及其动态演化。结果表明:(1)节点在城市网络中的地位各异,郑州、洛阳、南阳是城市网络中的核心节点,对外影响力和综合吸引力都较大,长治、宿州、淮北在城市网络中的地位较低。节点在城市网络中的地位与城市经济发展水平、人口规模、城市功能等因素有一定关系。(2)不同城市间联系逐步增强,网络密度逐年增大且增速较快。(3)区域一体化程度有所增强,但有"小群体化"倾向,城市网络总体趋于复杂化。2011—2016年,共形成2个凝聚子群。凝聚子群Ⅰ城市数量较多且始终以郑州、洛阳为核心,凝聚子群Ⅱ一直由安徽省城市构成,是相对封闭、弱发育的小群体。(本文来源于《地域研究与开发》期刊2019年01期）
网络信息流论文开题报告
（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：
本文基于百度指数,集成网络联系强度、网络复杂性、Circos弦图等研究方法,尝试基于个体搜索行动对实体地理空间与虚拟信息空间进行跨尺度认知,在反身性视角下诠释长叁角信息流空间建构,对长叁角信息流空间网络韧性进行评估,主要结果如下:(1)节点等级性与密度集聚性分析表明,长叁角区域信息流空间具有较高的网络韧性,总体呈现"一极多中心"格局,密度呈显着非均衡性。(2)层级传输性与流向匹配性分析结果显示,一方面,旅游相较于房价、天气、人才的网络层级性更高、层级性优势突出;另一方面,上海、杭州、苏州、南京、宁波在长叁角信息流空间中占据较高层级,其中,上海、杭州与苏州是双向信息流动的最重要节点。(3)反身性视角展示了从个人行动到虚拟信息空间并反身至实体地理空间的一种跨尺度地理空间认知方法,对其网络韧性的分析表明个人行动相对于区域网络结构与区域网络结构韧性是具有地域反身性的,通过反身性视角建立个人—区域的跨尺度空间关联,有助于展示个人行动变化与区域空间变化的互馈。将网络韧性分析作为探索适应区域快速变化的地理空间认知的尝试,为国家及区域治理与决策提供参考。
（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。
网络信息流论文参考文献
[1].周慧玲,许春晓.中国城市旅游信息流空间网络结构特征分析[J].统计与决策.2019
[2].李艳.反身性视角下城市群信息流空间建构与网络韧性——基于长叁角百度用户热点搜索的分析[C].2019城市发展与规划论文集.2019
[3].林承园.信息流空间、流动空间与网络社会:卡斯特对新马克思主义空间理论的研究与发展[J].理论月刊.2019
[4].盛权为.网络信息流中虚拟网络映射算法研究[J].西安工程大学学报.2019
[5].邱坚坚,刘毅华,陈浩然,高枫.流空间视角下的粤港澳大湾区空间网络格局——基于信息流与交通流的对比分析[J].经济地理.2019
[6].李宁.基于交通流和信息流的城市网络空间结构对比研究[D].河南大学.2019
[7].段献,黄军林,陈健.信息流视角下长株潭城市群关系网络特征辨析及规划启示——基于百度指数的分析[J].城市学刊.2019
[8].康洋鸣.基于百度信息流的中原城市群城市网络结构研究[D].河南财经政法大学.2019
[9].张倩.基于地理探测器的长江中游城市群信息流网络结构演变影响因素研究[D].华中师范大学.2019
[10].张宏乔.基于信息流的中原城市群城市网络空间特征及演化分析[J].地域研究与开发.2019