| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.2 基本概念 | 第9-14页 |
| 1.2.1 事件 | 第9-11页 |
| 1.2.2 核心节点 | 第11-12页 |
| 1.2.3 图压缩 | 第12-13页 |
| 1.2.4 事件检测 | 第13页 |
| 1.2.5 社交网络中的事件检测 | 第13-14页 |
| 1.3 研究意义 | 第14-16页 |
| 1.4 研究内容及组织结构 | 第16-17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第16页 |
| 1.4.2 组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 文献综述 | 第17-22页 |
| 2.1 新事件检测技术 | 第17-19页 |
| 2.2 节点相似性分析技术 | 第19-22页 |
| 第3章 社交网络中新事件检测方法 | 第22-26页 |
| 3.1 传统社交网络新事件新检测框架 | 第22-24页 |
| 3.1.1 监测用户获取 | 第22-23页 |
| 3.1.2 用户微博获取 | 第23页 |
| 3.1.3 新事件检测 | 第23-24页 |
| 3.2 改进的社交网络新事件检测框架 | 第24-26页 |
| 第4章 基于事件的社交网络核心节点挖掘算法EBKND | 第26-38页 |
| 4.1 算法启发 | 第26页 |
| 4.2 EBKND设计框架 | 第26-33页 |
| 4.2.1 热门事件获取 | 第27页 |
| 4.2.2 原始节点选取 | 第27-28页 |
| 4.2.3 基于事件的转发图构建 | 第28-30页 |
| 4.2.4 核心节点挖掘 | 第30-32页 |
| 4.2.5 核心节点验证 | 第32-33页 |
| 4.3 关系与算法 | 第33-37页 |
| 4.3.1 关系与算法定义 | 第33-34页 |
| 4.3.2 关系说明 | 第34-37页 |
| 4.3.3 算法控制 | 第37页 |
| 4.4 算法总结 | 第37-38页 |
| 第5章 基于事件的社交网络核心节点挖掘系统的设计与实现 | 第38-51页 |
| 5.1 EBKND实验环境 | 第38页 |
| 5.2 EBKND系统设计 | 第38-51页 |
| 5.2.1 微博信息采集模块 | 第39-46页 |
| 5.2.2 微博数据预处理模块 | 第46-49页 |
| 5.2.3 核心节点筛选模块 | 第49-50页 |
| 5.2.4 核心节点验证模块 | 第50-51页 |
| 第6章 实验设计与结果分析 | 第51-57页 |
| 6.1 实验设计 | 第51-56页 |
| 6.2 实验结果分析 | 第56-57页 |
| 第7章 总结和展望 | 第57-59页 |
| 7.1 总结 | 第57页 |
| 7.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录：硕士期间主要工作 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |