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微博话题的传播特性分析与建模

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 课题背景第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 课题任务第12-13页
        1.3.1 课题内容第12-13页
        1.3.2 本人承担任务第13页
    1.4 论文结构第13-14页
第二章 相关技术第14-22页
    2.1 社交网络分析第14-16页
        2.1.1 图论第14-15页
        2.1.2 社交网络分析第15页
        2.1.3 社会心理学第15-16页
        2.1.4 统计学第16页
    2.2 爬虫与存储第16-18页
        2.2.1 新浪微博爬虫技术第17页
        2.2.2 MySQL第17-18页
    2.3 R语言数据分析第18-20页
        2.3.1 R语言第19页
        2.3.2 igraph第19页
        2.3.3 R语言与机器学习第19-20页
    2.4 PETRI网第20-22页
        2.4.1 Petri网理论第20页
        2.4.2 CPN Tools第20-22页
第三章 微博话题传播特性的分析与仿真第22-34页
    3.1 微博研究概述第22页
    3.2 微博系统分析第22-23页
        3.2.1 仿真目的及意义第23页
        3.2.2 实验数据说明第23页
    3.3 微博用户行为分析第23-26页
    3.4 微博话题传播特性分析第26-27页
    3.5 微博仿真模型建立第27-28页
        3.5.1 模型概述第27-28页
        3.5.2 模型元素描述第28页
    3.6 仿真模型的实验与结果分析第28-31页
        3.6.1 用户关系网仿真第29-30页
        3.6.2 话题传播仿真第30-31页
    3.7 本章小结第31-34页
第四章 微博用户关系网的研究与仿真第34-60页
    4.1 用户关系网的重要性第34页
    4.2 用户关系网特征分析第34-43页
        4.2.1 基本特征第34-36页
        4.2.2 互补累积分布度第36页
        4.2.3 出入度相关性第36-42页
        4.2.4 关系互惠性第42-43页
    4.3 现有模型简介第43-52页
        4.3.1 随机图模型(E-R模型)第43-44页
        4.3.2 小世界模型(W-S模型)第44-48页
        4.3.3 无标度网络模型(B-A模型)第48-49页
        4.3.4 森林之火模型第49-52页
        4.3.5 小结第52页
    4.4 改进的FF模型第52-53页
    4.5 实验与结果分析第53-58页
    4.6 本章小结第58-60页
第五章 微博话题传播特性的建模第60-70页
    5.1 微博中社区识别算法的研究第60-62页
        5.1.1 基于图的简单算法第60-61页
        5.1.2 基于聚类分析的算法第61-62页
        5.1.3 可重叠有向图算法第62页
    5.2 现有的话题传播模型分析第62-64页
        5.2.1 传染病模型第62-63页
        5.2.2 基于节点影响力的模型第63页
        5.2.3 基于社区影响力的模型第63-64页
        5.2.4 小结第64页
    5.3 微博话题传播特性的建模第64-66页
        5.3.1 传播模型元素第64页
        5.3.2 传播模型定义第64-66页
        5.3.3 模型训练和预测流程第66页
    5.4 模型实验与结果分析第66-67页
    5.5 用户关系网与话题传播关系第67-68页
    5.6 本章小结第68-70页
第六章 结束语第70-72页
    6.1 本文总结第70页
    6.2 未来工作展望第70-71页
    6.3 研究生期间工作第71-72页
        6.3.1 发表论文第71页
        6.3.2 参与项目第71页
        6.3.3 提交项目文档第71-72页
参考文献第72-74页
致谢第74-76页
攻读学位期间发表的学术论文目录第76页

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