| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-14页 |
| ·本文的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 微博社交网络研究综述 | 第14-24页 |
| ·复杂网络 | 第14-18页 |
| ·复杂网络的研究内容 | 第14-15页 |
| ·复杂网络的基本概念和特性 | 第15-17页 |
| ·WS 和 NW 小世界模型分析 | 第17-18页 |
| ·社会网络和社会网络分析 | 第18-21页 |
| ·社会网络基本概念 | 第18-19页 |
| ·社会网络分析基本原理和数学表达形式 | 第19-21页 |
| ·社会网络和复杂网络的联系和区别 | 第21页 |
| ·微博发展概述 | 第21-24页 |
| 第3章 新浪微博网络结构和用户特性分析 | 第24-41页 |
| ·微博社区数据集 | 第24-28页 |
| ·获取新浪数据集方案 | 第24-26页 |
| ·数据集描述和分析 | 第26-28页 |
| ·微博网络特性 | 第28-33页 |
| ·微博社区用户节点交互方式 | 第28-29页 |
| ·用户节点出度分析 | 第29-30页 |
| ·用户节点入度分析 | 第30-31页 |
| ·节点平均聚类系数 | 第31-32页 |
| ·节点平均路径长度 | 第32-33页 |
| ·人类行为动力学 | 第33-41页 |
| ·微博用户行为特性分析 | 第34-38页 |
| ·微博用户活跃度分析 | 第38-41页 |
| 第4章 微博网络节点影响力评估 | 第41-58页 |
| ·PageRank 算法 | 第41-45页 |
| ·Pagerank 算法背景与应用 | 第41页 |
| ·PageRank 算法基本原理 | 第41-45页 |
| ·PageRank 算法的优缺点 | 第45页 |
| ·Behavior-Relationship Rank 算法 | 第45-49页 |
| ·Behavior-Relationg Rank 算法背景与应用 | 第45页 |
| ·Behavior-Relationship Rank 算法基本原理 | 第45-49页 |
| ·Behavior-Relationship Rank 算法优缺点 | 第49页 |
| ·基于用户质量的博主影响力评估算法 | 第49-58页 |
| ·用户相对微力值 | 第50-53页 |
| ·用户相对链接质量 | 第53-56页 |
| ·User Impact Rank 算法 | 第56-58页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第58-67页 |
| ·微博社区“大学那些事”数据集分析 | 第58-60页 |
| ·用户影响力评估标准 | 第60-61页 |
| ·实验结果 | 第61-65页 |
| ·User Impact Rank 算法的不足 | 第65-67页 |
| 第6章 结束语 | 第67-69页 |
| ·论文工作总结 | 第67-68页 |
| ·进一步的研究工作 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第73页 |
