微博网络关键节点和关键链路识别方法研究与软件研制
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14-16页 |
| ·研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 在线社交网络相关关键技术 | 第20-30页 |
| ·网络爬虫技术 | 第20-24页 |
| ·传统网络爬虫 | 第21-22页 |
| ·聚焦网络爬虫 | 第22页 |
| ·聚焦网络爬虫相关研究 | 第22-24页 |
| ·网页的特性 | 第22-23页 |
| ·网页内容与主题相关度的判定模型 | 第23-24页 |
| ·聚焦网络爬虫需要解决的关键技术 | 第24页 |
| ·微博博客转发网络数据融合技术 | 第24-25页 |
| ·在线社交网络社团发现技术 | 第25-26页 |
| ·在线社交网络关键节点关键链路识别技术 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 微博博文转发网络的爬取技术 | 第30-48页 |
| ·新浪微博特点 | 第30-33页 |
| ·新浪微博的用户特征 | 第30-31页 |
| ·新浪微博的功能 | 第31页 |
| ·新浪微博的转发特点 | 第31-33页 |
| ·网络爬虫关键技术解决方法 | 第33-37页 |
| ·模拟浏览器访问的爬虫权限解决方法 | 第33-35页 |
| ·多线程微博网页搜索方法 | 第35-37页 |
| ·转发主页发现与解析 | 第37-41页 |
| ·与主题关键字匹配的博文发现 | 第37-38页 |
| ·转发主页的发现与主页中转发者的解析 | 第38-40页 |
| ·抓取的转发节点数据存储 | 第40-41页 |
| ·多网络数据的融合与化简 | 第41-47页 |
| ·基于博文转发的树状网络生成 | 第41-43页 |
| ·树状网络的生成 | 第41-43页 |
| ·树状网络的简化 | 第43页 |
| ·多颗树状网络的融合 | 第43-45页 |
| ·邻接矩阵的生成 | 第44页 |
| ·其它树状网络融入邻接矩阵方法 | 第44-45页 |
| ·邻接矩阵的递归简化 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 博文转发网络关键节点和关键链路的识别 | 第48-61页 |
| ·相关工作 | 第48-51页 |
| ·博文转发网络特点 | 第48页 |
| ·针对博文转发网络关键节点识别方法研究 | 第48-51页 |
| ·基于 PageRank 的关键节点识别 | 第51-56页 |
| ·PageRank 值的传递 | 第51-54页 |
| ·转发网络中环状网络的解决办法 | 第54-56页 |
| ·关键节点识别算法的整体流程 | 第56-58页 |
| ·关键链路的识别 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 微博网络关键节点关键链路识别系统研制 | 第61-72页 |
| ·软件系统结构 | 第61-62页 |
| ·软件各功能模块实现 | 第62-67页 |
| ·数据采集模块 | 第62-64页 |
| ·数据处理模块 | 第64页 |
| ·树状网络融合实现 | 第64页 |
| ·关键节点关键链路识别实现 | 第64页 |
| ·界面模块 | 第64-67页 |
| ·软件数据测试 | 第67-68页 |
| ·软件测试结果分析 | 第68-71页 |
| ·单网络分析 | 第68-69页 |
| ·多网络分析 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 结论 | 第72-74页 |
| ·工作总结 | 第72页 |
| ·工作展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 个人简历 | 第78-79页 |
| 硕士研究生期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
