本书属于计算机网络方面的著作。由绪论、复杂网络简介、复杂网络演化模型、基于节点吸引力的复杂网络演化模型、网络舆论传播简介、网络舆论传播演化模型、基于复杂网络的谣言传播模型、网络舆论节点重要性评估、基于深度学习的网络谣言早期检测分类和传播预测研究、总结和展望等部分组成。全书以复杂网络演化和网络舆论传播为研究对象，分析复杂网络演化模型及网络舆论传播模型中的关键技术。对计算机复杂网络、网络舆论传播等方面的研究者和从业人员具有学习和参考价值。
第1章绪论
1.1复杂网络演化和网络舆论传播的研究背景及研究意义
1.2复杂网络演化和网络舆论传播的主要研究工作
第2章复杂网络简介
2.1复杂网络的发展历史
2.2复杂网络的研究现状
2.3复杂网络的研究内容
2.4复杂网络的统计特性
第3章复杂网络演化模型
3.1经典复杂网络演化模型
3.2其他重要的复杂网络演化模型
第4章基于节点吸引力的复杂网络演化模型
4.1Dorogovtsev节点吸引力模型
4.2NAM节点吸引力模型
4.3基于节点吸引力的可调参数复杂网络模型
第5章网络舆论传播简介
5.1网络舆论传播的基本概念
5.2网络舆论传播的特性
第6章网络舆论传播演化模型
6.1Sznajd模型
6.2Deffuant模型
6.3Krause—HegseImann模型
6.4Galam模型
6.5Voter模型
6.6多维观点模型
6.7复杂网络传播扩散模型
6.8其他舆论传播演化模型
第7章基于复杂网络的谣言传播模型
7.1影响谣言传播的因素
7.2谣言传播模型
7.3具有非一致性传播率的无标度网络谣言传播模型
第8章网络舆论节点重要性评估
8.1基于网络拓扑结构的节点重要性评估
8.2基于节点属性的节点重要性评估
8.3基于拓扑势的加权复杂网络节点重要性评估
8.4基于拓扑势的网络舆论节点重要性评估
第9章基于深度学习的网络谣言早期检测分类和传播预测研究
9.1国内外研究现状
9.2在线社会网络中的谣言识别分类和传播预测
9.3基于深度强化学习的谣言早期检测模型
9.4基于自注意力机制的混合特征谣言分类模型
9.5基于双通道LSTM的图神经网络谣言传播预测模型
第10章总结与展望
10.1总结
10.2展望
参考文献
