| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·背景研究 | 第10-11页 |
| ·研究内容和目标 | 第11页 |
| ·研究方法 | 第11-12页 |
| ·研究范围和限制 | 第12页 |
| ·论文组织与限制 | 第12-13页 |
| 第2章 背景知识 | 第13-21页 |
| ·数据挖掘 | 第13页 |
| ·数据挖掘技术 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络 | 第14页 |
| ·决策树 | 第14页 |
| ·统计法 | 第14页 |
| ·关联规则 | 第14-15页 |
| ·可视化数据挖掘和可视化方法 | 第15页 |
| ·WEB数据特征 | 第15-16页 |
| ·WEB挖掘 | 第16页 |
| ·WEB搜索引擎 | 第16-17页 |
| ·权威网页 | 第17页 |
| ·社会网络分析 | 第17-18页 |
| ·点度中心性 | 第18-21页 |
| 第3章 社会网络分析软件 UCINET 6 与 JAVA 蜘蛛程序（JAVA SPIDER） | 第21-30页 |
| ·软件 UCINET 6 的介绍 | 第21-22页 |
| ·软件 UCINET 6 的基本功能 | 第22-27页 |
| ·JAVA 蜘蛛程序（JAVA SPIDER） | 第27-30页 |
| 第4章 实验 | 第30-64页 |
| ·实验过程 | 第30页 |
| ·选取关键字 | 第30页 |
| ·建立初始 URL 集 | 第30-32页 |
| ·建立完整 URL 集 | 第32-34页 |
| ·利用扩展的 URL 集来建立一个矩阵 | 第34-36页 |
| ·生成矩阵的第一种形式 | 第34-35页 |
| ·生成矩阵的第二种形式 | 第35-36页 |
| ·把矩阵导入到社会网络分析软件 UCINET 6 中 | 第36-40页 |
| ·第一种形式生成的矩阵转化成的数据集 | 第36-38页 |
| ·第二种形式生成的矩阵转化成的数据集 | 第38-40页 |
| ·使用社会网络分析软件 UCINET 6 画图 | 第40-44页 |
| ·第一种形式生成的矩阵转化成的数据集 | 第40-42页 |
| ·第二种形式生成的矩阵转化成的数据集 | 第42-44页 |
| ·使用点度中心性挖掘权威网页 | 第44-47页 |
| ·选取词“内蒙古新闻”进行实验 | 第47-53页 |
| ·建立完整 URL 集 | 第49-51页 |
| ·利用扩展的 URL 集来建立一个矩阵 | 第51页 |
| ·利用扩展的 URL 集来建立一个矩阵 | 第51-53页 |
| ·把矩阵导入到社会网络分析软件 UCINET 6 中 | 第53-58页 |
| ·第一种形式生成的矩阵转化成的数据集 | 第53-56页 |
| ·第二种形式生成的矩阵转化成的数据集 | 第56-58页 |
| ·使用社会网络分析软件 UCINET 6 画图 | 第58-61页 |
| ·第一种形式生成的矩阵转化成的数据集 | 第58-59页 |
| ·第二种形式生成的矩阵转化成的数据集 | 第59-61页 |
| ·使用点度中心性挖掘权威网页 | 第61-64页 |
| 第5章 关键问题的解决 | 第64-68页 |
| ·“JAVA HEAP SPACE”错误 | 第64-65页 |
| ·矩阵转化 | 第65页 |
| ·矩阵比较 | 第65-68页 |
| 第6章 结论 | 第68-71页 |
| ·目标完成情况 | 第68页 |
| ·这篇论文的知识贡献 | 第68-69页 |
| ·实验、评估和限制 | 第69页 |
| ·今后的工作和研究 | 第69-70页 |
| ·相关性计算 | 第69-70页 |
| ·移除重复链接 | 第70页 |
| ·扩展数据集 | 第70页 |
| ·使用多种社会网络分析方法来进行分析 | 第70页 |
| ·结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
