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基于主题和结构的微博社区挖掘方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-20页
   ·研究背景及意义第9-14页
     ·研究背景第10-13页
     ·研究意义第13-14页
   ·国内外研究现状第14-16页
   ·论文主要工作及结构第16-20页
     ·论文主要工作第16页
     ·论文结构第16-20页
第2章 相关研究第20-29页
   ·社会网络简介第20-22页
     ·社会网络模型第20-22页
     ·社会网络特性第22页
   ·社区结构发现第22-26页
     ·社区的定义第22-23页
     ·社区划分评价方法第23页
     ·社区发现方法第23-26页
   ·本章小结第26-29页
第3章 微博用户分析第29-38页
   ·用户行为特征分析第29页
   ·用户影响力分析第29-31页
   ·用户主题分析第31-35页
   ·本章小结第35-38页
第4章 基于主题相似性和网络结构的社区发现方法第38-48页
   ·微博平台分析第38-40页
     ·微博网络社区第38-39页
     ·用户结构模型第39-40页
   ·社区挖掘算法第40-46页
     ·初始中心的选择第40-41页
     ·用户之间的距离第41-43页
     ·社区发现第43-44页
     ·社区合并第44页
     ·算法总结第44-46页
   ·本章小结第46-48页
第5章 实验结果与分析第48-59页
   ·实验准备第48-49页
     ·数据集及预处理第48页
     ·评价指标第48-49页
     ·实验设计第49页
   ·方法评估第49-51页
     ·算法的收敛性第50页
     ·对比评估社区效果第50-51页
   ·社区挖掘结果及分析第51-56页
     ·用户影响力第51-52页
     ·社区挖掘结果第52-56页
   ·本章小结第56-59页
第6章 总结与展望第59-61页
   ·本文主要工作第59-60页
   ·进一步工作第60-61页
参考文献第61-66页
致谢第66-67页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第67页

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