| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状与存在的问题 | 第11-15页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.3 存在的问题及解决方案 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第16-17页 |
| 1.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 移动云中社交网络数据解析模型的研究 | 第18-32页 |
| 2.1 社交网络数据的获取 | 第18-24页 |
| 2.1.1 Deep Web爬虫设计 | 第18-20页 |
| 2.1.2 OAuth授权认证流程 | 第20-22页 |
| 2.1.3 新浪微博数据的获取 | 第22-24页 |
| 2.2 社交网络数据结构的分析 | 第24-25页 |
| 2.2.1 微博数据结构的分析 | 第24-25页 |
| 2.2.2 面向可视化的数据过滤和解析 | 第25页 |
| 2.3 基于移动云的数据解析模型研究 | 第25-31页 |
| 2.3.1 基于Hadoop的移动云计算 | 第26-28页 |
| 2.3.2 基于MapReduce的微博数据解析模型设计 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 面向移动平台的社交网络布局算法研究 | 第32-46页 |
| 3.1 可视化布局算法的研究 | 第32-36页 |
| 3.1.1 FR布局算法的研究 | 第32-36页 |
| 3.1.2 FR算法在社交网络可视化中的应用研究 | 第36页 |
| 3.2 社交网络中子群的划分 | 第36-40页 |
| 3.2.1 子群划分的分析 | 第36-38页 |
| 3.2.2 子群划分算法的设计 | 第38-40页 |
| 3.3 基于粒子群优化的社交网络布局算法研究 | 第40-45页 |
| 3.3.1 粒子群优化模型的研究 | 第40-41页 |
| 3.3.2 基于粒子群优化算法的布局分析 | 第41-43页 |
| 3.3.3 基于粒子群优化的社交网络布局算法设计 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 移动终端可视分析交互模型的研究 | 第46-56页 |
| 4.1 移动终端数据传输的策略 | 第46-48页 |
| 4.1.1 JSON数据传输格式 | 第46-47页 |
| 4.1.2 JSON与XML数据传输策略的比较 | 第47-48页 |
| 4.1.3 JSON数据传输策略在可视化中的应用研究 | 第48页 |
| 4.2 移动终端的数据可视化方法 | 第48-51页 |
| 4.2.1 移动终端数据可视化的需求分析 | 第49页 |
| 4.2.2 移动终端的数据可视化方法研究 | 第49-51页 |
| 4.3 基于移动终端的可视分析交互模型研究 | 第51-55页 |
| 4.3.1 移动终端的交互方式 | 第51-53页 |
| 4.3.2 可视分析的交互模式 | 第53页 |
| 4.3.3 移动终端可视分析的交互模型构建 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 原型系统的设计与方案可行性验证 | 第56-70页 |
| 5.1 原型系统的总体设计 | 第56-59页 |
| 5.1.1 系统的需求分析 | 第56-57页 |
| 5.1.2 系统的流程分析 | 第57-58页 |
| 5.1.3 系统的总体框架 | 第58-59页 |
| 5.2 系统主要功能模块的设计 | 第59-60页 |
| 5.2.1 社交网络数据解析模型的设计 | 第59-60页 |
| 5.2.2 移动终端可视分析交互模型的设计 | 第60页 |
| 5.3 方案验证与分析 | 第60-69页 |
| 5.3.1 验证的系统环境 | 第61页 |
| 5.3.2 验证方案设计 | 第61-63页 |
| 5.3.3 验证结果与分析 | 第63-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结和展望 | 第70-72页 |
| 6.1 工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 工作展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第76页 |