基于复杂网络的微博用户关系网络结构研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究目的与意义 | 第12-13页 |
| ·研究现状及其发展趋势 | 第13-15页 |
| ·研究的主要内容 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 分析工具及网络构建 | 第17-23页 |
| ·分析工具 | 第17-19页 |
| ·Pajek 软件 | 第17-18页 |
| ·R 语言 | 第18-19页 |
| ·数据来源 | 第19-22页 |
| ·微博爬盟 | 第19-20页 |
| ·新浪微博开放平台 | 第20-21页 |
| ·网页爬虫 | 第21-22页 |
| ·网络构建 | 第22-23页 |
| ·关注关系网络的构建 | 第22页 |
| ·评论网络的构建 | 第22-23页 |
| 第3章 基于复杂网络的分析方法 | 第23-30页 |
| ·网络的整体性分析方法 | 第23-26页 |
| ·无标度特性 | 第23页 |
| ·小世界特性 | 第23-24页 |
| ·K-核分解 | 第24-25页 |
| ·度的相关性 | 第25页 |
| ·跟随比例 | 第25-26页 |
| ·网络的中心性分析方法 | 第26-28页 |
| ·度中心性 | 第26-27页 |
| ·接近度中心性 | 第27-28页 |
| ·介数中心性 | 第28页 |
| ·K-核结构的社区分析方法 | 第28-29页 |
| ·社区检测 | 第28-29页 |
| ·中间人角色 | 第29页 |
| ·互惠数 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于复杂网络的微博关注关系网络结构分析 | 第30-50页 |
| ·关注关系网的整体结构分析 | 第30-39页 |
| ·无标度特性 | 第30-31页 |
| ·小世界特性 | 第31-32页 |
| ·K-核分解 | 第32-33页 |
| ·用户博文数分析 | 第33-35页 |
| ·K-核网络中用户的跟随比例分析 | 第35-36页 |
| ·网络 K-核分解过程中度的演化行为 | 第36-38页 |
| ·用户关注列表的相似度 | 第38-39页 |
| ·度的相关性 | 第39页 |
| ·核心结构分析 | 第39-44页 |
| ·K-核网络的度中心性研究 | 第40-42页 |
| ·K-核网络的介数研究 | 第42页 |
| ·K-核网络的接近度中心性研究 | 第42-44页 |
| ·社区分析 | 第44-48页 |
| ·K-核网络的社区检测 | 第44-45页 |
| ·社区整体性分析 | 第45页 |
| ·社区的社会属性分析 | 第45-46页 |
| ·社区内用户中心性分析 | 第46页 |
| ·互惠性分析 | 第46-47页 |
| ·中间人角色分析 | 第47-48页 |
| ·结论与分析 | 第48-50页 |
| 第5章 微博评论网中的社区结构分析 | 第50-60页 |
| ·社区分析 | 第50-52页 |
| ·社区内的核心用户研究 | 第52-59页 |
| ·度中心性研究 | 第52-55页 |
| ·接近度中心性研究 | 第55-57页 |
| ·介数中心性研究 | 第57-59页 |
| ·结论与分析 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-63页 |
| ·本文工作总结 | 第60-62页 |
| ·存在的问题及对将来工作的展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录 | 第69-70页 |
| 详细摘要 | 第70-73页 |
