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     本节在结合“网红”走红方式的基础之上综合了“网红”的自身风格特征、推广方式和变现途径,将其分为内容型和事件型两大类别。其中,内容型“网红”是指以受众为中心,进行较为持续、稳定的内容创作来维护粉丝和拓展流量,并拥有较长的生命周期和变现能力的“网红”;而事件型“网红”则是指依靠某一事件短时间内在网络中形成话题效应,进而被广泛认知的个体,这类“网红”一般生命周期较短,需要依靠适当的转型来维护自身流量。本研究按主要的垂直领域对内容型“网红”和事件型“网红”进行了细分(如表1-1所示)。山东师范大学内容型“网红”是当下“网红”发展的主要方向,主要是指以受众为中心,通过网络创作和发布内容,并以此作为凝聚粉丝的工具,以达到一定的社会影响力和商业目的的群体。这类“网红”通常具有自己熟悉的专业领域,并通过原创内容的创造和传播作为行业的意见领袖而拥有大批的拥护者。“网红”的发展在经历了图文时期以及社交媒体发展之初的无组织化状态之后,开始呈现出更为规范化和产业化的发展趋势,受众对高质量内容的需求使得稳定的内容输出成为保证“网红”持续发展的关键,因此相较于依靠单一事件或热点走红来说,内容型“网红”一般具有更为长久的生命力。此外,依靠内容聚合的粉丝团体具有类似社群的组织形态,包括稳定的价值认同、持续的关注和互动等,对于流量的变现来说提供了的目标客户群,因此较容易实现商业盈利。
     介绍了网络分形性质和网络演化研究的研究现状,总述了本文的大致结构。其次,对移动社交网络一些研究领域的主流的研究方法进行了概要的介绍,将移动社交网络的几个基本统计量的指标,分形的具体概念、基本的计算方法和主要应用领域,网络演化的主要模型进行了概要性描述和介绍,并且将本文的研究内容进行了简要说明,简单介绍了网络的节点和全局聚类系数的计算方法、重标极差分析法的计算原理和网络的超家族分析法的核心方法。然后,介绍了移动社交网络的一种基于重标极差分析法的分形应用方法,并且证明了MSNs的聚类系数的时间序列具有分形特性,并且利用一阶和二阶Hurst指数对网络的聚类系数的激增性突变做出了预测性分析。其中详细地介绍了网络的节点聚类系数,全局聚类系数和聚类系数的详细计算方法,同时也对重标极差分析法进行了概念介绍和算法的详细介绍。在网络的处理中,我们介绍了研究所用的数据集和对数据所做的处理,重点介绍了节点之间连接的权值计算方法。
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