| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 相关概念与原理 | 第16-25页 |
| 2.1 社交网络的关注机制 | 第16页 |
| 2.2 社会网络强弱关系理论 | 第16-17页 |
| 2.3 用户影响力度量方法 | 第17-22页 |
| 2.4 统计推断方法 | 第22-24页 |
| 2.5 小结 | 第24-25页 |
| 3 用户全局影响力度量算法--BPRank | 第25-42页 |
| 3.1 PageRank在度量用户全局影响力中的应用及局限性 | 第25-27页 |
| 3.2 基于转发行为的用户间局部影响力建模 | 第27-30页 |
| 3.3 基于贝叶斯权值的PageRank算法--BPRank算法 | 第30-41页 |
| 3.4 小结 | 第41-42页 |
| 4 用户反向影响力度量算法--BWPRank | 第42-52页 |
| 4.1 个性化PageRank与相对影响力 | 第42-44页 |
| 4.2 基于贝叶斯权值路径的反向影响力度量算法--BWPRank | 第44-50页 |
| 4.3 小结 | 第50-52页 |
| 5 实验及结果分析 | 第52-61页 |
| 5.1 实验内容 | 第52-56页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第56-60页 |
| 5.3 小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 全文总结 | 第61-62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
