基于传播模型的社交网络潜在热点话题挖掘
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.1.2 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.3 课题的理论意义和实际意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 TF-IDF算法概念 | 第9-10页 |
| 1.2.2 网络传播动力学 | 第10-11页 |
| 1.2.3 节点影响力最大化 | 第11页 |
| 1.2.4 社会网络强弱关系理论 | 第11页 |
| 1.2.5 统计学抽样方法 | 第11-12页 |
| 1.2.6 话题挖掘方法 | 第12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 基于异构网络的话题传播模型研究 | 第16-26页 |
| 2.1 问题定义 | 第16-18页 |
| 2.2 TMBP算法原理 | 第18-22页 |
| 2.2.1 概率话题模型 | 第18页 |
| 2.2.2 贝叶斯话题传播模型 | 第18-22页 |
| 2.3 实验与分析 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 LHTP模型的算法研究与实现 | 第26-45页 |
| 3.1 问题定义 | 第27-28页 |
| 3.2 LHTP模型实现原理 | 第28-36页 |
| 3.2.1 关键词提取模型 | 第28-30页 |
| 3.2.2 信息传播模型 | 第30-36页 |
| 3.3 实验与分析 | 第36-44页 |
| 3.3.1 基于Scrapy的爬虫实现原理 | 第36-37页 |
| 3.3.2 数据集 | 第37-38页 |
| 3.3.3 实验设计 | 第38-39页 |
| 3.3.4 实验效果评估 | 第39-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 社交网络话题传播模型抽样方法研究 | 第45-59页 |
| 4.1 问题定义 | 第45-46页 |
| 4.2 点抽样方法研究 | 第46-53页 |
| 4.2.1 图上的点抽样概念 | 第46-47页 |
| 4.2.2 简单随机点抽样 | 第47页 |
| 4.2.3 基于节点度的点抽样 | 第47-48页 |
| 4.2.4 基于用户兴趣相似性的剪枝策略 | 第48-51页 |
| 4.2.5 基于用户话题权重的点抽样 | 第51-53页 |
| 4.3 实验与分析 | 第53-58页 |
| 4.3.1 数据集 | 第53页 |
| 4.3.2 实验设计 | 第53-54页 |
| 4.3.3 实验效果评估 | 第54-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
