| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 论文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的创新点 | 第12-14页 |
| 第2章 相关理论概念与国内外研究现状 | 第14-27页 |
| 2.1 相关理论概念 | 第14-19页 |
| 2.1.1 意见领袖 | 第14页 |
| 2.1.2 社交网络 | 第14-16页 |
| 2.1.3 话题社区 | 第16-17页 |
| 2.1.4 社区演化 | 第17-19页 |
| 2.2 意见领袖挖掘的研究现状 | 第19-21页 |
| 2.2.1 用户属性分析法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 信息交互分析法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 网络结构分析法 | 第21页 |
| 2.3 社区演化的研究现状 | 第21-26页 |
| 2.3.1 基于独立社区发现的演化分析 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于网络融合的社区演化分析 | 第23-24页 |
| 2.3.3 基于演化聚类平滑性的社区演化分析 | 第24-25页 |
| 2.3.4 基于节点行为的社区演化分析 | 第25页 |
| 2.3.5 其他社区演化分析 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于符号网络的意见领袖挖掘算法InfluenceRank | 第27-50页 |
| 3.1 意见领袖挖掘算法模型 | 第27-31页 |
| 3.1.1 算法存在问题 | 第29-30页 |
| 3.1.2 本文对算法的改进 | 第30-31页 |
| 3.2 符号网络 | 第31-32页 |
| 3.3 网络图模型 | 第32-35页 |
| 3.4 InfluenceRank算法及算法原理 | 第35-37页 |
| 3.5 实验分析 | 第37-44页 |
| 3.5.1 实验数据与设置 | 第37-38页 |
| 3.5.2 实验结果 | 第38-44页 |
| 3.6 意见领袖评价标准 | 第44-45页 |
| 3.7 与其他挖掘算法的对比分析 | 第45-49页 |
| 3.8 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 意见领袖对社区演化的影响分析 | 第50-63页 |
| 4.1 社区演化行为及模型 | 第50-51页 |
| 4.2 社区演化衡量指标 | 第51-52页 |
| 4.3 基于意见领袖影响的影响分析模型 | 第52-55页 |
| 4.3.1 意见领袖对社区演化的影响分析 | 第52-54页 |
| 4.3.2 模型原理 | 第54-55页 |
| 4.4 实验分析 | 第55-62页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第55页 |
| 4.4.2 实验结论 | 第55-61页 |
| 4.4.3 对策建议 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第63页 |
| 5.2 下一步研究工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读学位期间的论文发表及项目参与情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |