| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 主要贡献及内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论与技术分析 | 第15-27页 |
| 2.1 基于图的社交网络分析 | 第15-19页 |
| 2.2 微博分析 | 第19-23页 |
| 2.3 文本挖掘技术 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 微博社区关键节点发现算法 | 第27-41页 |
| 3.1 问题需求描述 | 第27-28页 |
| 3.2 微博转帖特性建模 | 第28-31页 |
| 3.3 算法思路 | 第31-32页 |
| 3.4 算法数据的提取和处理 | 第32-35页 |
| 3.5 算法具体流程 | 第35-38页 |
| 3.5.1 KOL发现算法 | 第35-36页 |
| 3.5.2 关键节点发现算法 | 第36-38页 |
| 3.6 算法性能比较 | 第38-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 节点特征分布与传播路径模式研究 | 第41-49页 |
| 4.1 问题需求描述 | 第41页 |
| 4.2 用户特征提取 | 第41-44页 |
| 4.3 特征标签挖掘算法分析 | 第44-45页 |
| 4.4 特征标签挖掘算法流程 | 第45-47页 |
| 4.4.1. 词条IDF计算 | 第46页 |
| 4.4.2. 计算关键用户“词条”的TF*IDF值 | 第46-47页 |
| 4.4.3. 算法实现优化与改进 | 第47页 |
| 4.5 传播路径模式分析及应用 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 算法实际评估 | 第49-61页 |
| 5.1 实验设计 | 第49-50页 |
| 5.2 数据结构定义 | 第50-51页 |
| 5.3 数据准备和结果分析 | 第51-59页 |
| 5.3.1 实验数据准备 | 第51-52页 |
| 5.3.2 社区关键节点发现算法正确性验证 | 第52-55页 |
| 5.3.3 节点标签分布分析 | 第55-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |