基于度和代表度的社交网络代表用户抽取算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 当前研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第18-28页 |
| 2.1 社会学理论 | 第18-20页 |
| 2.1.1 社会统计 | 第18-19页 |
| 2.1.2 扎根理论 | 第19-20页 |
| 2.1.3 参与式设计方法 | 第20页 |
| 2.2 相关技术 | 第20-25页 |
| 2.2.1 PageRank算法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 度排序算法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 Hits算法 | 第23-25页 |
| 2.3 分层抽样 | 第25-26页 |
| 2.3.1 分层抽样的定义与方法 | 第25页 |
| 2.3.2 分层抽样的特点 | 第25-26页 |
| 2.3.3 分层抽样的应用场合 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于度和代表度的用户抽取算法 | 第28-38页 |
| 3.1 问题描述 | 第28-29页 |
| 3.2 节点度 | 第29-31页 |
| 3.3 节点代表度 | 第31-33页 |
| 3.4 抽取算法 | 第33-35页 |
| 3.5 算法过程 | 第35-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 实验与分析 | 第38-47页 |
| 4.1 实验环境与实验数据 | 第38-39页 |
| 4.1.1 实验环境 | 第38页 |
| 4.1.2 实验数据 | 第38-39页 |
| 4.2 评价指标 | 第39-41页 |
| 4.2.1 精确率与召回率 | 第40页 |
| 4.2.2 F1-measure | 第40-41页 |
| 4.3 实验方案 | 第41页 |
| 4.4 DR算法实现 | 第41-42页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第42-45页 |
| 4.5.1 Database数据集的结果 | 第42-44页 |
| 4.5.2 Dataming数据集的结果 | 第44-45页 |
| 4.6 算法效率 | 第45页 |
| 4.7 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第47页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录 | 第52-55页 |
| 附录1:DR算法总体流程图 | 第52-53页 |
| 附录2:作者属性计算流程图 | 第53-54页 |
| 附录3:节点代表度和节点度计算流程图 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
