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社交网络信息溯源分析及热点事件库关键技术研究

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 引言第14-26页
    1.1 研究背景及意义第14-17页
        1.1.1 研究背景第14-16页
        1.1.2 研究意义第16-17页
    1.2 主要技术挑战第17-23页
        1.2.1 缺乏统一的在线社交数据模型第18-20页
        1.2.2 缺乏能够兼顾数据资源和分析应用的服务发现方法第20-21页
        1.2.3 缺乏适用的信息溯源分析方法第21-23页
    1.3 研究内容第23-24页
    1.4 论文的创新点第24-25页
    1.5 论文组织结构第25-26页
2 相关研究综述第26-37页
    2.1 社交网络分析应用系统第26-28页
    2.2 在线社交数据模型第28-29页
    2.3 社交网络信息溯源分析第29-33页
        2.3.1 信息传播模型第29-31页
        2.3.2 信息传播观测第31页
        2.3.3 信息传播溯源方法第31-33页
    2.4 服务发现第33-35页
        2.4.1 基于句法的服务发现方法第33-34页
        2.4.2 基于语义的服务发现方法第34-35页
    2.5 小结第35-37页
3 面向社交网络信息传播分析的数据模型第37-57页
    3.1 问题分析第37-38页
    3.2 模型设计第38-52页
        3.2.1 整体设计第38-40页
        3.2.2 核心类与属性第40-43页
        3.2.3 起源元数据的表示第43-44页
        3.2.4 基于推理的一致性检查与隐含知识发现第44-45页
        3.2.5 模式映射与数据转换第45-52页
    3.3 功能对比第52页
    3.4 实验评估第52-56页
        3.4.1 搜索功能评估与对比第52-54页
        3.4.2 模式映射功能评估第54-56页
    3.5 小结第56-57页
4 异步信息传播过程溯源分析方法第57-76页
    4.1 问题分析第57-58页
    4.2 方法设计第58-66页
        4.2.1 基于相关系数的溯源估计函数第60-61页
        4.2.2 传播时间近似方法第61-64页
        4.2.3 样本节点选取策略第64-66页
    4.3 实验评估第66-73页
        4.3.1 实验准备第66-69页
        4.3.2 实验结果第69-73页
    4.4 案例研究第73-74页
    4.5 小结第74-76页
5 面向热点事件库数据资源与分析应用的服务发现方法第76-89页
    5.1 问题分析第76-78页
    5.2 服务发现方法设计第78-84页
        5.2.1 整体框架第78页
        5.2.2 预处理器第78-79页
        5.2.3 服务过滤器第79-82页
        5.2.4 服务匹配器第82-84页
    5.3 实验评估第84-87页
        5.3.1 实验准备第84页
        5.3.2 实验结果第84-87页
    5.4 小结第87-89页
6 面向社交网络信息传播的热点事件库系统的实现及应用第89-100页
    6.1 系统设计第89-92页
        6.1.1 系统架构第89-90页
        6.1.2 数据持久化层第90-91页
        6.1.3 数据收集器第91页
        6.1.4 服务接口设计第91-92页
    6.2 展示与案例研究第92-99页
        6.2.1 原型系统的技术细节第92页
        6.2.2 界面与功能展示第92-96页
        6.2.3 案例研究——以中美贸易争端事件为例第96-99页
    6.3 小结第99-100页
7 结论第100-104页
    7.1 本文总结第100-101页
    7.2 未来方向第101-104页
参考文献第104-116页
附录A 数据对象之间嵌入关系的例子第116-117页
作者简历及在学研究成果第117-121页
学位论文数据集第121页

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