| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 微博领域研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 微博用户影响力研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究方法及思路 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16页 |
| 1.4 研究内容与创新点 | 第16-18页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 主要创新点 | 第17-18页 |
| 2 相关理论基础 | 第18-24页 |
| 2.1 社会网络分析 | 第18-21页 |
| 2.1.1 社会网络分析的内涵 | 第18页 |
| 2.1.2 社会网络分析的内容 | 第18-21页 |
| 2.1.3 社会网络分析的步骤与工具 | 第21页 |
| 2.2 微博网络中用户影响力分析 | 第21-24页 |
| 2.2.1 基于URL追踪的评价方法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于PageRank算法的评价方法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基于用户行为的评价方法 | 第23页 |
| 2.2.4 基于PageRank算法和用户行为相结合的评价方法 | 第23-24页 |
| 3 研究对象的选择与数据采集预处理 | 第24-28页 |
| 3.1 研究对象选择 | 第24-25页 |
| 3.1.1 高校微博简介及对象选择 | 第24-25页 |
| 3.1.2 选择高校微博的原因 | 第25页 |
| 3.2 数据采集及预处理 | 第25-28页 |
| 3.2.1 数据的采集 | 第25-27页 |
| 3.2.2 数据的预处理 | 第27-28页 |
| 4 高校微博知识网络结构研究 | 第28-41页 |
| 4.1 整体网络结构研究 | 第28-31页 |
| 4.1.1 整体网络度 | 第28-29页 |
| 4.1.2 整体网络密度 | 第29-30页 |
| 4.1.3 整体网络距离 | 第30页 |
| 4.1.4 整体网络社区群组 | 第30-31页 |
| 4.2 内部子群结构研究 | 第31-37页 |
| 4.2.1 核心—边缘结构研究 | 第31-34页 |
| 4.2.2 凝聚子群研究 | 第34-37页 |
| 4.3 个体中心性研究 | 第37-41页 |
| 4.3.1 点度中心性研究 | 第37-38页 |
| 4.3.2 中间中心性研究 | 第38-39页 |
| 4.3.3 接近中心性研究 | 第39-41页 |
| 5 高校微博互连网络影响力模型构建 | 第41-47页 |
| 5.1 高校微博影响力关键因素分析 | 第41-42页 |
| 5.2 高校微博互连网络影响力模型 | 第42-44页 |
| 5.2.1 影响值计算 | 第42-44页 |
| 5.2.2 LeaderRank算法改进 | 第44页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 6 结论与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 研究结论 | 第47-48页 |
| 6.2 不足与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 在校期间发表的论文、科研情况 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |