基于领域的微博用户影响力评估方法的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·微博文本分类算法研究现状 | 第10-11页 |
| ·微博用户影响力的研究现状 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论 | 第15-31页 |
| ·文本分类 | 第15-26页 |
| ·朴素贝叶斯算法 | 第16-17页 |
| ·决策树/决策规则分类器 | 第17-19页 |
| ·神经网络分类器 | 第19-21页 |
| ·Rocchio分类器 | 第21-22页 |
| ·支持向量机(SVM)分类器 | 第22-25页 |
| ·组合分类器 | 第25页 |
| ·KNN(k个最近邻)分类器 | 第25-26页 |
| ·微博用户影响力评估 | 第26-28页 |
| ·基于PageRank的衡量方法 | 第27页 |
| ·基于用户行为权值的衡量方法 | 第27页 |
| ·基于PageRank和用户行为权值的衡量方法 | 第27-28页 |
| ·基于URL追踪的衡量方法 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-31页 |
| 第3章 基于领域的微博用户影响力评估模型CIUD | 第31-49页 |
| ·形式化定义 | 第31-32页 |
| ·问题分析 | 第32-38页 |
| ·微博特点分析 | 第32-34页 |
| ·微博的领域特性分析 | 第34-36页 |
| ·微博用户影响力分析 | 第36-38页 |
| ·微博用户影响力改进要点 | 第38页 |
| ·CIUD模型总体流程 | 第38-41页 |
| ·微博领域分类MDC | 第41-43页 |
| ·微博领域分类描述 | 第41-43页 |
| ·微博领域分类算法MDCA | 第43页 |
| ·微博用户影响力评估CIU | 第43-46页 |
| ·微博文本在所属领域的权重计算 | 第44页 |
| ·微博用户在特定领域的影响力计算 | 第44-46页 |
| ·微博用户影响力评估算法CIUA | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-49页 |
| 第4章 实验 | 第49-55页 |
| ·实验数据 | 第49页 |
| ·实验设计 | 第49-51页 |
| ·结果分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·研究工作总结 | 第55-56页 |
| ·未来的研究工作 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63页 |
